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 Dauer 21 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in die GPU-beschleunigte Containerisierung

  • Verständnis der GPU-Nutzung in Deep-Learning-Workflows
  • Wie Docker GPU-basierte Workloads unterstützt
  • Wesentliche Leistungserwägungen

Installation und Konfiguration des NVIDIA Container Toolkits

  • Einrichtung von Treibern und CUDA-Kompatibilität
  • Validierung des GPU-Zugriffs innerhalb von Containern
  • Konfiguration der Laufzeitumgebung

Erstellung von GPU-fähigen Docker-Images

  • Nutzung von CUDA-Basis-Images
  • Paketierung von KI-Frameworks in GPU-fähigen Containern
  • Verwaltung von Abhängigkeiten für Training und Inferenz

Ausführung von GPU-beschleunigten KI-Workloads

  • Ausführen von Trainingsjobs mit GPUs
  • Verwaltung von Multi-GPU-Workloads
  • Überwachung der GPU-Auslastung

Optimierung der Leistung und Ressourcenzuweisung

  • Einschränkung und Isolation von GPU-Ressourcen
  • Optimierung von Speicher, Batch-Grössen und Geräteplatzierung
  • Leistungsanpassung und Diagnose

Containerisierte Inferenz und Modellbereitstellung

  • Erstellung von inferenzfertigen Containern
  • Bereitstellung von Lastspitzen-Workloads auf GPUs
  • Integration von Modell-Ausführungsprogrammen und APIs

Skalierung von GPU-Workloads mit Docker

  • Strategien für verteiltes GPU-Training
  • Skalierung von Inferenz-Mikrodiensten
  • Koordination von Multi-Container-KI-Systemen

Sicherheit und Zuverlässigkeit für GPU-fähige Container

  • Gewährleistung eines sicheren GPU-Zugriffs in geteilten Umgebungen
  • Verstärkung der Container-Images
  • Verwaltung von Aktualisierungen, Versionen und Kompatibilität

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Deep Learning
  • Erfahrung mit Python und gängigen KI-Frameworks
  • Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten der Containerisierung

Zielgruppe

  • Deep-Learning-Engineers
  • Forschungs- und Entwicklungsteams
  • KI-Model-Trainern

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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