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01
El Reto – Requisitos
Encontrar una alternativa de paralelización para el entrenamiento de modelos neuronales con datos masivos, buscando que el resultado sea escalable y adaptable según la cantidad y el tipo de datos procesados.
02
La Solución – Beneficios
myCloudDoor propone el desarrollo de una estrategia de entrenamiento que incluye bibliotecas como Horovod y MirroredRunner, todo esto ejecutado en un entorno de Databricks. Para la creación del modelo, se utilizan bibliotecas como Keras y TensorFlow, que aprovechan la tecnología propuesta por Azure.
03
El Resultado
Se crea un ejemplo de cómo abordar los diferentes tipos de datos, sus transformaciones y estrategias para su procesamiento y entrenamiento de manera distribuida, logrando así el máximo beneficio de la tecnología de Azure.
Esto permite alcanzar escalabilidad y mejoras en los tiempos de procesamiento de datos.