К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Accelerate Model Training with PyTorch 2.X · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Accelerate Model Training with PyTorch 2.X

Курс от Packt
Начальный≈ 8.9 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

This course teaches you techniques to dramatically speed up model training using the latest features in PyTorch 2.X. Mastering these optimization strategies is essential for professionals building scalable, high-performance AI systems. You’ll learn how to refine your training workflow, improve computation efficiency, and achieve faster, more reliable model iterations. Each module translates performance concepts into practical techniques you can immediately apply. The course blends deep technical foundations with real-world optimization workflows, ensuring you understand both why each method works and how to execute it effectively. You’ll practice using compiled models, mixed precision, distributed strategies, and more. This course is ideal for developers, data scientists, and ML engineers with basic PyTorch experience who want to train models faster and scale training across hardware configurations.

Навыки, которые вы освоите

Model TrainingPyTorch (Machine Learning Library)Distributed ComputingPerformance TuningModel OptimizationMemory ManagementData PipelinesHardware ArchitectureAI WorkflowsDeep LearningLLM ApplicationMachine LearningScalability

Программа курса

11 модулей · 62 учебных материалов

01Deconstructing the Training Process7 материалов

Lesson 1

Course OverviewВидеоDeconstructing the Training Process - Overview VideoВидеоIntroductionЧтениеLoss CalculationЧтение

Учитесь у экспертов

Packt - Course Instructors

Преподаватель курса

Accelerate Model Training with PyTorch 2.X
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 8.9 ч

11 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Итальянский, Бразильский португальский, Корейский, Немецкий, Испанский, Японский

Часть программы вашего университета
OperationsЧтение
Exploring Neural Network Training FundamentalsЗадание
Discussion: Balancing Training Speed and Computational CostОбсуждение
02Training Models Faster5 материалов

Lesson 1

Training Models Faster - Overview VideoВидеоIntroductionЧтениеIncreasing Computing ResourcesЧтениеWhat if We Change the Batch Size?ЧтениеOptimizing Model Training EfficiencyЗадание
03Compiling the Model6 материалов

Lesson 1

Compiling the Model - Overview VideoВидеоIntroductionЧтениеUsing the Compile APIЧтениеGive Me a Real Fight Training a Heavier ModelЧтениеExecution Modes and Model Compilation in PyTorchЗаданиеDiscussion: When Does Compilation Pay Off?Обсуждение
04Using Specialized Libraries5 материалов

Lesson 1

Using Specialized Libraries - Overview VideoВидеоIntroductionЧтениеUsing and Configuring OpenMPЧтениеUsing and Configuring Intel OpenMPЧтениеExploring Parallelism and Library OptimizationЗадание
05Building an Efficient Data Pipeline4 материалов

Lesson 1

Building an Efficient Data Pipeline - Overview VideoВидеоIntroductionЧтениеAccelerating Data LoadingЧтениеOptimizing Data Pipeline PerformanceЗадание
06Simplifying the Model5 материалов

Lesson 1

Simplifying the Model - Overview VideoВидеоIntroductionЧтениеThe Pruning PhaseЧтениеUsing Microsoft NNI to Simplify a ModelЧтениеModel Optimization FundamentalsЗадание
07Adopting Mixed Precision5 материалов

Lesson 1

Adopting Mixed Precision - Overview VideoВидеоIntroductionЧтениеTF32ЧтениеHow About Tensor CoresЧтениеMixed Precision in Deep LearningЗадание
08Distributed Training at a Glance8 материалов

Lesson 1

Distributed Training at a Glance - Overview VideoВидеоIntroductionЧтениеLearning the Fundamentals of Parallelism StrategiesЧтениеData ParallelismЧтениеPractice: Choosing Your Parallelism StrategyDIALOGUEDistributed Training on PyTorchЧтениеDistributed Training FundamentalsЗаданиеDiscussion: Choosing the Right Parallelism StrategyОбсуждение
09Training with Multiple CPUs5 материалов

Lesson 1

Training with Multiple CPUs - Overview VideoВидеоIntroductionЧтениеImplementing Distributed Training on Multiple CPUsЧтениеLaunching Distributed Training on Multiple CPUsЧтениеMulti-CPU Training in PyTorchЗадание
10Training with Multiple GPUs6 материалов

Lesson 1

Training with Multiple GPUs - Overview VideoВидеоIntroductionЧтениеNVLinkЧтениеDiscovering the Interconnection TopologyЧтениеImplementing Distributed Training on Multiple GPUsЧтениеMulti-GPU Training FundamentalsЗадание
11Training with Multiple Machines6 материалов

Lesson 1

Training with Multiple Machines - Overview VideoВидеоIntroductionЧтениеMeeting the SLURM Workload ManagerЧтениеImplementing Distributed Training on Multiple MachinesЧтениеCoding the Distributed Training for Multiple MachinesЧтениеDistributed Computing FundamentalsЗадание