Este é o aplicativo Linux chamado Horovod, cuja versão mais recente pode ser baixada como carregadores de dados personalizados no SparkTorchEstimator, mais paralelismo de modelos em Keras, desempenho aprimorado de coletores, correções para versões mais recentes do PyTorcandTensorFlowversions.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Horovod com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
SCREENSHOTS
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Horovod
DESCRIÇÃO
O Horovod foi originalmente desenvolvido pela Uber para tornar o aprendizado profundo distribuído rápido e fácil de usar, reduzindo o tempo de treinamento do modelo de dias e semanas para horas e minutos. Com Horovod, um script de treinamento existente pode ser dimensionado para execução em centenas de GPUs em apenas algumas linhas de código Python. O Horovod pode ser instalado no local ou executado imediatamente em plataformas de nuvem, incluindo AWS, Azure e Databricks. O Horovod também pode ser executado no Apache Spark, tornando possível unificar o processamento de dados e o treinamento de modelo em um único pipeline. Depois que o Horovod é configurado, a mesma infraestrutura pode ser usada para treinar modelos com qualquer estrutura, facilitando a alternância entre TensorFlow, PyTorch, MXNet e estruturas futuras à medida que as pilhas de tecnologia de aprendizado de máquina continuam a evoluir. Comece a dimensionar seu treinamento de modelo com apenas algumas linhas de código Python. Escale até centenas de GPUs com mais de 90% de eficiência de dimensionamento.
Recursos
- Estrutura de treinamento de aprendizado profundo distribuído
- Para TensorFlow, Keras, PyTorch e Apache MXNet
- Escale até centenas de GPUs com mais de 90% de eficiência de dimensionamento
- Comece a dimensionar seu treinamento de modelo com apenas algumas linhas de código Python
- Executa o mesmo para TensorFlow, Keras, PyTorch e MXNet
- No local, na nuvem e no Apache Spark
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/horovod.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
