DeepSpeed - optymalizacja wydajności deep learning
Szkolenie koncentruje się na wykorzystaniu frameworka DeepSpeed do optymalizacji modeli uczenia głębokiego. Podczas warsztatów praktycznych uczestnicy poznają zaawansowane techniki optymalizacji wydajności trenowania modeli głębokich sieci neuronowych. Zajęcia prowadzone są w formie interaktywnych warsztatów, gdzie teoria jest natychmiast weryfikowana w praktyce poprzez implementację rzeczywistych przypadków użycia.
Dlaczego warto wybrać to szkolenie?
Rosnące wymagania rynku sprawiają, że kompetencje techniczne stają się kluczowym atutem na rynku pracy. Szkolenie koncentruje się na wykorzystaniu frameworka DeepSpeed do optymalizacji modeli uczenia głębokiego.
Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił efektywnie wykorzystywać DeepSpeed do optymalizacji procesu trenowania modeli deep learning, Zdobędzie umiejętność implementacji zaawansowanych technik optymalizacji pamięci i wydajności w projektach AI, Nauczy się konfigurować i zarządzać rozproszonymi systemami trenowania modeli, Będzie w stanie skutecznie redukować zużycie zasobów obliczeniowych przy zachowaniu wysokiej jakości modeli. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.
Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: Inżynierów uczenia maszynowego pracujących nad dużymi modelami AI, Deweloperów sztucznej inteligencji chcących poprawić wydajność swoich modeli, Specjalistów MLOps poszukujących rozwiązań optymalizacyjnych.
Co wyróżnia nasze podejście?
Podejście EITT opiera się na bezpośrednim doświadczeniu i praktycznych ćwiczeniach. W ciągu 3 dni intensywnego szkolenia uczestnicy pracują na realnych przykładach i scenariuszach, co gwarantuje nie tylko zrozumienie teorii, ale przede wszystkim umiejętność jej praktycznego zastosowania.
Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5 od uczestników, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji dla organizacji każdej wielkości. Nasi trenerzy to praktycy z wieloletnim doświadczeniem, którzy dzielą się aktualną wiedzą i sprawdzonymi rozwiązaniami.
Szukasz szkolenia dopasowanego do potrzeb Twojego zespołu? Skontaktuj się z nami — przygotujemy program dostosowany do Twoich wymagań.
Korzyści
- Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił efektywnie wykorzystywać DeepSpeed do optymalizacji procesu trenowania modeli deep learning
- Zdobędzie umiejętność implementacji zaawansowanych technik optymalizacji pamięci i wydajności w projektach AI
- Nauczy się konfigurować i zarządzać rozproszonymi systemami trenowania modeli
- Będzie w stanie skutecznie redukować zużycie zasobów obliczeniowych przy zachowaniu wysokiej jakości modeli
- Zyska praktyczną wiedzę z zakresu skalowania treningu deep learning na klastrach obliczeniowych
- Opanuje techniki debugowania i rozwiązywania problemów wydajnościowych w dużych modelach AI
Dla kogo jest to szkolenie?
Wymagania wstępne
- Praktyczna znajomość Python na poziomie średniozaawansowanym
- Podstawowa wiedza z zakresu deep learning i sieci neuronowych
- Doświadczenie w pracy z frameworkami uczenia maszynowego (PyTorch, TensorFlow)
- Znajomość zagadnień związanych z obliczeniami rozproszonymi
Program szkolenia
Architektura i podstawowe komponenty
- Kluczowe funkcje i możliwości
- Integracja z popularnymi frameworkami
- Przygotowanie środowiska deweloperskiego
- Techniki optymalizacji pamięci
Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)
- Optymalizacja gradientów
- Zarządzanie pamięcią GPU
- Techniki compresji modeli
- Równoległe przetwarzanie
Trening rozproszony
- Pipeline parallelism
Tensor parallelism
- Optymalizacja komunikacji między węzłami
- Zaawansowane techniki optymalizacji
- Adaptive gradient methods
- Mixed precision training
Checkpoint optimization
- Dynamic batch sizing
Formy realizacji
Online
- Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
- Interaktywne sesje na żywo z trenerem
- Materiały dostępne przez 30 dni
- Brak kosztów dojazdu
Stacjonarnie
- Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
- Intensywne warsztaty praktyczne
- Networking z innymi uczestnikami
- Pełne skupienie na nauce
Najczęściej zadawane pytania
Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?
Do udziału w szkoleniu DeepSpeed - optymalizacja wydajności deep learning zalecamy: Praktyczna znajomość Python na poziomie średniozaawansowanym; Podstawowa wiedza z zakresu deep learning i sieci neuronowych; Doświadczenie w pracy z frameworkami uczenia maszynowego (PyTorch, TensorFlow).
W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?
Szkolenie trwa 3 dni i jest dostępne w formacie online oraz stacjonarnym. Zajęcia prowadzone są w godzinach 9:00-16:00. Możemy również dopasować harmonogram do potrzeb Twojego zespołu.
Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie?
Szkolenie jest skierowane do: Inżynierów uczenia maszynowego pracujących nad dużymi modelami AI; Deweloperów sztucznej inteligencji chcących poprawić wydajność swoich modeli; Specjalistów MLOps poszukujących rozwiązań optymalizacyjnych.
Poproś o ofertę
Możliwości dofinansowania
Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy
Baza Usług Rozwojowych
Dofinansowanie do 80% dla MŚP ze środków EFS
Sprawdź dostępnośćKrajowy Fundusz Szkoleniowy
Dofinansowanie do 100% dla pracodawców
Dowiedz się więcejZaufali nam
Szkolimy zespoły największych polskich firm
Zainteresowany tym szkoleniem?
Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.