Présentation de la formation
Maîtrisez l’entraînement efficace de modèles PyTorch : gestion des données, optimisation des boucles d’entraînement, réglage des hyperparamètres, parallélisme et bonnes pratiques pour accélérer la convergence et réduire les coûts computationnels.
La formation couvre la chaîne d’entraînement avec PyTorch : pipelines de données, dataloaders, stratégies d’augmentation et batching efficaces.
On aborde les optimisateurs, schémas de learning rate, checkpoints et techniques d’accélération (FP16, gradient accumulation, distributed training).
Le cours présente aussi des méthodes pour surveiller l’entraînement, diagnostiquer le surapprentissage et reproduire des expériences.
Formation · Intermédiaire
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