Kursplan

Introduksjon

    Oversikt over RAPIDS funksjoner og komponenter GPU-databehandlingskonsepter

Starter

    Installere RAPIDS cuDF, cUML og Dask Primitives, algoritmer og APIer

Administrering og opplæring av data

    Dataforberedelse og ETL Opprette et treningssett ved hjelp av XGBoost Teste treningsmodellen Arbeide med CuPy array Bruke Apache Arrow datarammer

Visualisere og distribuere modeller

    Grafanalyse med cuGraph Implementering av Multi-GPU med Dask Opprette et interaktivt dashbord med cuXfilter Inferens og prediksjonseksempler

Feilsøking

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • Kjennskap til CUDA
  • Python programmeringserfaring

Publikum

  • Dataforskere
  • Utviklere
 14 timer

Antall deltakere



Price per participant

Testimonials (5)

Related Categories