Schulungsübersicht
Einführung in Containerisierung für AI & ML
- Kernkonzepte der Containerisierung
- Warum Container ideal für ML-Aufgaben sind
- Wesentliche Unterschiede zwischen Containern und virtuellen Maschinen
Arbeit mit Docker-Images und -Containern
- Verständnis von Images, Layern und Registries
- Containerverwaltung für ML-Experimente
- Effiziente Nutzung der Docker-CLI
Vorbereitung von ML-Umgebungen
- Vorbereiten von ML-Codebasen für die Containerisierung
- Verwalten von Python-Umgebungen und Abhängigkeiten
- Integrieren von CUDA- und GPU-Unterstützung
Erstellen von Dockerfiles für Machine Learning
- Strukturieren von Dockerfiles für ML-Projekte
- Best Practices für Leistung und Wartbarkeit
- Verwenden von Multi-Stage-Builds
Containerisieren von ML-Modellen und -Pipelines
- Packen trainierter Modelle in Container
- Verwalten von Daten- und Speicherstrategien
- Bereitstellen reproduzierbarer End-to-End-Abläufe
Betreiben containerisierter ML-Dienste
- Exponieren von API-Endpunkten für Modell-Inferenz
- Skalieren von Diensten mit Docker Compose
- Überwachen des Laufzeitverhaltens
Sicherheits- und Compliance-Betrachtungen
- Sichere Containerkonfigurationen sicherstellen
- Verwalten von Zugriffsberechtigungen und Anmeldeinformationen
- Handhaben vertraulicher ML-Assets
Bereitstellen in Produktionsumgebungen
- Veröffentlichen von Images in Containernregistries
- Bereitstellen von Containern in on-premises- oder Cloud-Umgebungen
- Versionieren und Aktualisieren von Produktionsdiensten
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Machine-Learning-Workflows
- Erfahrung mit Python oder ähnlichen Programmiersprachen
- Vertrautheit mit grundlegenden Linux-Befehlszeilenoperationen
Zielgruppe
- ML-Ingenieure, die Modelle in Produktion bereitstellen
- Data Scientists, die reproduzierbare Experimentierumgebungen verwalten
- AI-Entwickler, die skalierbare containerisierte Anwendungen erstellen
Erfahrungsberichte (5)
Er erklärte alles, nicht nur k8s-Begriffe.
Stefan Voinea - EMAG IT Research S.R.L
Kurs - Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) - exam preparation
Maschinelle Übersetzung
Tiefe des Wissens des Trainers
Grant Miller - BMW
Kurs - Certified Kubernetes Administrator (CKA) - exam preparation
Maschinelle Übersetzung
Sehr informativ und prägnant. Praktische Übungen.
Gil Matias - FINEOS
Kurs - Introduction to Docker
Maschinelle Übersetzung
Ausgezeichneter Inhalt
Alan Kavanagh - FINEOS Corporation Ltd
Kurs - Docker from Basic to Advanced
Maschinelle Übersetzung
Labore und technische Diskussionen.
Dinesh Panchal - AXA XL
Kurs - Advanced Docker
Maschinelle Übersetzung