{ Veuillez remplir ce template ou nous envoyer un email à core-team@tlse-data-science.fr pour nous aider à en savoir plus.
Pour le titre de l'issue, merci de respecter cette notation : [NOM DE VOTRE CONFERENCE] Prénom Nom }
Le speaker
Guillaume Alleon, Freelance
Twitter handle:
Sujet de votre conférence
Explorez les capacités de Ray : un framework de calcul distribué pour l'apprentissage automatique
Description de votre conférence
Rejoignez-nous pour une exploration passionnante de Ray, un framework de calcul distribué qui permet un calcul distribué efficace et évolutif. Au cours de cette rencontre, nous couvrirons les fondamentaux de Ray et approfondirons les sujets avancés avec des exemples pratiques. Nous discuterons de l'architecture de Ray et de ses différents types d'acteurs, et explorerons les bibliothèques de haut niveau de Ray pour la construction d'applications d'apprentissage automatique.
Dans la première partie de la présentation, nous vous enseignerons les bases de Ray en tant que cadre Python distribué. Vous aurez une compréhension complète de la manière dont Ray permet un calcul distribué efficace et évolutif.
Dans la seconde partie de la présentation, nous présenterons les bibliothèques de haut niveau de Ray qui rendent la construction d'applications d'apprentissage automatique facile. Nous couvrirons Ray Tune pour l'optimisation des hyperparamètres et Ray Serve pour le déploiement de modèles d'apprentissage automatique en production.
À la fin de la présentation, vous aurez une bonne compréhension de la manière d'utiliser Ray pour construire des applications d'apprentissage automatique distribuées et évolutives. Ne manquez pas cette opportunité d'apprendre les capacités de Ray et d'améliorer vos compétences en science des données !
Informations diverses
Thématique, Labels : Fine tuning et mise en production de modèle
Niveau de difficulté (débutant|avancé|confirmé) :
Durée (quickie 15-30min, conférence >1h) : 30 mn
Format (slides, live-coding, les deux): Notebook
Dispo ou indispo (après mars, dès que possible, pas entre X et Y): dès que possible
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Guillaume Alleon, Freelance
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Explorez les capacités de Ray : un framework de calcul distribué pour l'apprentissage automatique
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Rejoignez-nous pour une exploration passionnante de Ray, un framework de calcul distribué qui permet un calcul distribué efficace et évolutif. Au cours de cette rencontre, nous couvrirons les fondamentaux de Ray et approfondirons les sujets avancés avec des exemples pratiques. Nous discuterons de l'architecture de Ray et de ses différents types d'acteurs, et explorerons les bibliothèques de haut niveau de Ray pour la construction d'applications d'apprentissage automatique.
Dans la première partie de la présentation, nous vous enseignerons les bases de Ray en tant que cadre Python distribué. Vous aurez une compréhension complète de la manière dont Ray permet un calcul distribué efficace et évolutif.
Dans la seconde partie de la présentation, nous présenterons les bibliothèques de haut niveau de Ray qui rendent la construction d'applications d'apprentissage automatique facile. Nous couvrirons Ray Tune pour l'optimisation des hyperparamètres et Ray Serve pour le déploiement de modèles d'apprentissage automatique en production.
À la fin de la présentation, vous aurez une bonne compréhension de la manière d'utiliser Ray pour construire des applications d'apprentissage automatique distribuées et évolutives. Ne manquez pas cette opportunité d'apprendre les capacités de Ray et d'améliorer vos compétences en science des données !
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