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
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (5)

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