Dimensionamento de aprendizagem profunda: PyTorch distribuído no Azure

O treinamento de modelos complexos de aprendizado profundo em grandes conjuntos de dados requer mais potência do que uma única máquina pode fornecer. A transição para o treinamento em nuvem distribuído pode parecer avassaladora, mas dominar esses pipelines é essencial para o desenvolvimento de IA moderno. Neste curso escrito, você aprenderá a fazer a transição do treinamento local do PyTorch para pipelines distribuídos e com vários nós no Azure. Você começará com os conceitos fundamentais de treinamento distribuído, entenderá como preparar seus dados e arquitetura de modelo para dimensionamento e aprenderá a gerenciar recursos de nuvem com eficiência. Ao ler explicações claras e exemplos de código estruturado, você adquirirá as habilidades necessárias para treinar e implantar modelos de aprendizado profundo em escala. O que você vai aprender: - Entenda os princípios básicos do treinamento distribuído, incluindo os conceitos de paralelismo de dados e paralelo de dados distribuídos (DDP). - Configurar espaços de trabalho do Azure Machine Learning e clusters de computação para cargas de trabajo distribuídas do PyTorch. - Prepare e carregue conjuntos de dados de forma eficiente em nós distribuídos usando pipelines de dados otimizados. - Adapte scripts de treinamento PyTorch padrão para execução multi-GPU e multi-node. - Monitore as execuções de treinamento e acompanhe as principais métricas usando a observabilidade moderna da nuvem e a integração do MLflow. - Implantar modelos PyTorch treinados para endpoints de nuvem para inferência escalável. O curso começa com definições fundamentais de deep learning distribuído e conceitos de nuvem do Azure antes de passar para a construção de pipeline passo a passo. Em seguida, você explorará o treinamento de modelos com conjuntos de dados padrão e concluirá com fluxos de trabalho de implantação. Este curso foi projetado para desenvolvedores de software, cientistas de dados e aspirantes a engenheiros de aprendizado de máquina que estão familiarizados com os conceitos básicos de Python e aprendizado da máquina, mas são novos no treinamento distribuído e no Azure. Não é necessária experiência prévia em engenharia de nuvem. Comece a ler hoje para levar seus modelos PyTorch do seu ambiente local para a nuvem.