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Inicio 4 June 2026 07:31

Fin 4 June 2026

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Flare & Lantern - Aceleradores para Spark y Aprendizaje Profundo

Explore aceleradores para Spark y aprendizaje profundo con Flare y Lantern, mejorando el rendimiento y la eficiencia en tareas de procesamiento de datos y aprendizaje automático.
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Resumen

Explore accelerators for Spark and deep learning with Flare & Lantern, enhancing performance and efficiency in data processing and machine learning tasks.

Programa

  • Introducción a Spark y el Aprendizaje Profundo
  • Resumen de Apache Spark
    Introducción a los Conceptos de Aprendizaje Profundo
    Importancia de los Aceleradores en el Procesamiento de Datos y el ML
  • Introducción a Flare y Lantern
  • ¿Qué es Flare?
    ¿Qué es Lantern?
    El Papel de Flare y Lantern en la mejora de las cargas de trabajo de Spark y el Aprendizaje Profundo
  • Configuración del Entorno
  • Instalación y Configuración de Apache Spark
    Configuración de Flare y Lantern
    Preparación del Entorno de Desarrollo para la Experimentación
  • Comprensión de los Aceleradores
  • Tipos de Aceleradores: GPUs, TPUs y Hardware Especializado
    Comparación de Tecnologías de Aceleradores
    Beneficios de Usar Aceleradores con Spark y el Aprendizaje Profundo
  • Integración de Flare con Spark
  • Arquitectura y Proceso de Integración
    Mejora del Rendimiento de Spark con Flare
    Casos de Uso y Aplicaciones
  • Aprovechamiento de Lantern para el Aprendizaje Profundo
  • Arquitectura e Integración con Frameworks de DL Populares
    Estudios de Caso: Modelos de Aprendizaje Profundo Mejorados con Lantern
    Práctica: Implementación de un Modelo con Lantern
  • Técnicas de Optimización
  • Optimización de la Tubería de Datos
    Eficiencia en el Entrenamiento de Modelos
    Gestión de Recursos y Eficiencia de Costos
  • Evaluación del Rendimiento
  • Evaluación Comparativa del Impacto de los Aceleradores
    Herramientas y Métricas para el Análisis de Rendimiento
    Estudios de Caso: Comparación de Cargas de Trabajo Tradicionales vs. Mejoradas con Aceleradores
  • Resolución de Problemas y Mejores Prácticas
  • Desafíos Comunes en el Uso de Flare y Lantern
    Mejores Prácticas para Implementación y Optimización
    Tendencias Futuras en Aceleradores para Spark y el Aprendizaje Profundo
  • Proyecto de Culminación
  • Diseño de un Proyecto del Mundo Real Usando Flare y Lantern
    Implementación y Presentación
    Revisión por Pares y Retroalimentación
  • Cierre del Curso
  • Aspectos Clave
    Recursos Adicionales y Lecturas Complementarias
    Sesión de Preguntas, Respuestas y Retroalimentación

Materias

Conference Talks