Paralelismo distribuido para la escala de IA generativa

Entrenar grandes modelos de IA generativa presenta importantes desafíos computacionales, que a menudo requieren sistemas distribuidos para un escalado eficaz. Este curso te introduce a las técnicas fundamentales de paralelismo necesarias para escalar estos modelos de manera eficiente. Al finalizar este curso, comprenderás los conceptos principales del entrenamiento distribuido y estarás equipado para diseñar e implementar estrategias de escalado eficientes para modelos de IA generativa. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos fundamentales de la computación distribuida para aplicaciones de IA * Aprender los principios y aplicaciones del paralelismo de datos para el entrenamiento de modelos * Explorar técnicas de paralelismo de modelos, incluido el paralelismo de canalización y de tensores * Aplicar estrategias de paralelismo híbrido para optimizar cargas de trabajo de IA generativa a gran escala * Comprender el rol de las primitivas de comunicación distribuida y su impacto en la eficiencia del entrenamiento * Descubrir cómo evaluar y elegir las técnicas de paralelismo adecuadas para diferentes arquitecturas de modelos y restricciones de hardware El curso comienza estableciendo los fundamentos de los sistemas distribuidos y la IA generativa, luego explora sistemáticamente el paralelismo de datos, de modelos y el híbrido, concluyendo con consideraciones prácticas para su implementación. Este curso está diseñado para principiantes en IA y aprendizaje automático que desean comprender cómo escalar modelos grandes, y no se requiere experiencia previa con sistemas distribuidos. Comienza hoy tu viaje hacia el entrenamiento eficiente de IA generativa a gran escala.