Discusiones de Horovod

Horovod es un marco de entrenamiento de aprendizaje profundo distribuido para TensorFlow, Keras, PyTorch y Apache MXNet. Horovod fue desarrollado originalmente por Uber para hacer que el aprendizaje profundo distribuido sea rápido y fácil de usar, reduciendo el tiempo de entrenamiento de modelos de días y semanas a horas y minutos. Con Horovod, un script de entrenamiento existente se puede escalar para ejecutarse en cientos de GPUs con solo unas pocas líneas de código Python. Horovod se puede instalar en las instalaciones o ejecutarse directamente en plataformas en la nube, incluidas AWS, Azure y Databricks. Horovod también puede ejecutarse sobre Apache Spark, lo que hace posible unificar el procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos en una sola canalización. Una vez que Horovod ha sido configurado, se puede usar la misma infraestructura para entrenar modelos con cualquier marco, lo que facilita cambiar entre TensorFlow, PyTorch, MXNet y futuros marcos a medida que las pilas tecnológicas de aprendizaje automático continúan evolucionando. Cuando los usuarios dejan Horovod opiniones, G2 también recopila preguntas comunes sobre el uso diario de Horovod. Estas preguntas son luego respondidas por nuestra comunidad de 850k profesionales. Envía tu pregunta a continuación y participa en la Discusión de G2.