Fully Sharded Data Parallel

완전 샤드 데이터 병렬

7개 레벨

데이터를 여러 샤드로 나누어 병렬 처리하는 방식이에요. 각 샤드는 독립적으로 계산을 수행해 연산 속도를 높여줘요. 이 접근법은 대규모 데이터셋 처리에 효과적이에요.

완전 샤드 데이터 병렬 스킬 여정을 시작하세요

7개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.

7 레벨 로드맵

단계별 역량 인증

학습 로드맵

7개 레벨

전체 7

Lv 1. 딥러닝과 PyTorch 기초를 알아요

1. 신경망 구조
2. 텐서 연산
3. Autograd 원리
4. PyTorch 모델 구현

연습 문제

1.
MNIST 데이터로 간단한 분류 모델을 학습해요
2.
학습 과정의 손실과 정확도를 그래프로 시각화해요

Lv 2. 분산 학습 개념과 DDP를 적용할 수 있어요

Lv 3. 메모리 최적화 기법을 활용할 수 있어요

Lv 4. FSDP 기본 개념을 설명할 수 있어요

로그인하고 더 많은 레벨을 확인하세요

Lv 5. FSDP 내부 동작 원리를 알아요

Lv 6. FSDP 성능 최적화를 적용할 수 있어요

Lv 7. 클러스터 환경에서 FSDP 모델을 배포할 수 있어요

이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고