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Struttura del corso
Introduzione
- Panoramica di RAPIDS funzioni e componenti
- GPU Concetti informatici
Introduttiva
- Installazione RAPIDS
- cuDF, cUML e Dask
- Primitive, algoritmi e API
Gestione e formazione dei dati
- Preparazione dei dati ed ETL
- Creazione di un set di addestramento utilizzando XGBoost
- Test del modello di training
- Lavorare con l'array CuPy
- Utilizzo di Apache Arrow frame di dati
Visualizzazione e distribuzione di modelli
- Analisi dei grafici con cuGraph
- Implementazione di Multi-GPU con Dask
- Creazione di una dashboard interattiva con cuXfilter
- Esempi di inferenza e previsione
Risoluzione dei problemi
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Familiarità con CUDA
- Python Esperienza di programmazione
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Gli sviluppatori
14 ore