Building resilient ML Engineering skills

Автор: GPU MODE

Загружено: 2026-01-10

Просмотров: 7195

Описание: Speaker: Stas Bekman

Abstract: With the aid of the ML Engineering open book we will explore foundational ML engineering skills that will hopefully help you to remain an expert in the environment that changes too fast. We will focus on things that don't change too much while discussing compute, networking and storage performance, and debugging and troubleshooting of the ML workloads.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Building resilient ML Engineering skills

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Lecture 90: Building resilient ML Engineering skills

Lecture 90: Building resilient ML Engineering skills

Reinforcement Learning, Agents & OpenEnv

Reinforcement Learning, Agents & OpenEnv

TLX: Triton-Like Simplicity, a Clear Path to Peak Performance

TLX: Triton-Like Simplicity, a Clear Path to Peak Performance

Beyond Softmax: The Future of Attention Mechanisms

Beyond Softmax: The Future of Attention Mechanisms

Занятие 1 рабочей группы по производительности машинного обучения: Архитектура GPU, CUDA, NCCL

Занятие 1 рабочей группы по производительности машинного обучения: Архитектура GPU, CUDA, NCCL

HipKittens

Most enterprise AI agents are Slop - here’s why they fail

Most enterprise AI agents are Slop - here’s why they fail

Искусственный интеллект только начал заниматься НАСТОЯЩЕЙ наукой.

Искусственный интеллект только начал заниматься НАСТОЯЩЕЙ наукой.

Интервью с создателем OpenClaw - главный ИИ-феномен 2026

Интервью с создателем OpenClaw - главный ИИ-феномен 2026

Training General Robots for Any Task: Physical Intelligence’s Karol Hausman and Tobi Springenberg

Training General Robots for Any Task: Physical Intelligence’s Karol Hausman and Tobi Springenberg

Lecture 88: TinyTPU

Lecture 88: TinyTPU

Теперь каждый занимает должность штатного инженера/архитектора!

Теперь каждый занимает должность штатного инженера/архитектора!

Вот как читать дифференциальные уравнения.

Вот как читать дифференциальные уравнения.

[NeurIPS Best Paper] 1000 Layer Networks for Self-Supervised RL — Kevin Wang et al, Princeton

[NeurIPS Best Paper] 1000 Layer Networks for Self-Supervised RL — Kevin Wang et al, Princeton

Smol Training Playbook

Smol Training Playbook

Мгновенное внимание: самый быстрый механизм внимания?

Мгновенное внимание: самый быстрый механизм внимания?

Одно изображение стоит NxN слов | Диффузионные трансформаторы (ViT, DiT, MMDiT)

Одно изображение стоит NxN слов | Диффузионные трансформаторы (ViT, DiT, MMDiT)

Mega Lecture 91: Reinforcement Learning, Agents & OpenEnv

Mega Lecture 91: Reinforcement Learning, Agents & OpenEnv

Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде

Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде

Feynman: Why The Universe Obeys

Feynman: Why The Universe Obeys "Invented"Math