Kursplan

Introduktion

  • Översikt över RAPIDS funktioner och komponenter
  • GPU datorkoncept

Komma igång

  • Installerar RAPIDS
  • cuDF, cUML och Dask
  • Primitiver, algoritmer och API:er

Hantering och utbildning av data

  • Databeredning och ETL
  • Skapa ett träningsset med XGBoost
  • Testar träningsmodellen
  • Arbeta med CuPy array
  • Använder Apache Arrow dataramar

Visualisera och distribuera modeller

  • Grafanalys med cuGraph
  • Implementering av Multi-GPU med Dask
  • Skapa en interaktiv instrumentpanel med cuXfilter
  • Exempel på slutledningar och förutsägelser

Felsökning

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Kännedom om CUDA
  • Python programmeringserfarenhet

Publik

  • Dataforskare
  • Utvecklare
 14 timmar

Antal deltagare



Price per participant

Vittnesmål (5)

Relaterade Kurser

Relaterade Kategorier