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 Dauer 14 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in die Containerisierung für KI & ML

  • Kernkonzepte der Containerisierung
  • Warum Container ideal für ML-Workloads sind
  • Wesentliche Unterschiede zwischen Containern und virtuellen Maschinen

Arbeit mit Docker-Images und Containern

  • Verständnis von Images, Ebenen und Registern
  • Verwaltung von Containern für ML-Experimente
  • Effiziente Nutzung der Docker-CLI

Paketierung von ML-Umgebungen

  • Vorbereitung von ML-Codebasen für die Containerisierung
  • Verwaltung von Python-Umgebungen und Abhängigkeiten
  • Integration von CUDA und GPU-Unterstützung

Erstellung von Dockerfiles für Machine Learning

  • Strukturierung von Dockerfiles für ML-Projekte
  • Best Practices für Leistung und Wartbarkeit
  • Nutzung von Multi-Stage-Builds

Containerisierung von ML-Modellen und Pipelines

  • Paketierung trainierter Modelle in Container
  • Verwaltung von Daten- und Speicherstrategien
  • Einführung reproduzierbarer End-to-End-Workflows

Betrieb containerisierter ML-Dienste

  • Bereitstellung von API-Endpunkten für Modellinferenzen
  • Skalierung von Diensten mit Docker Compose
  • Überwachung des Laufzeitverhaltens

Aspekte der Sicherheit und Compliance

  • Sicherstellung sicherer Container-Konfigurationen
  • Verwaltung von Zugriffsberechtigungen und Zugangsdaten
  • Behandlung vertraulicher ML-Ressourcen

Einführung in Produktionsumgebungen

  • Veröffentlichung von Images in Container-Registern
  • Einführung von Containern in On-Premise- oder Cloud-Umgebungen
  • Versionsverwaltung und Aktualisierung von Produktionsdiensten

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis von Machine-Learning-Workflows
  • Erfahrung mit Python oder vergleichbaren Programmiersprachen
  • Vertrautheit mit grundlegenden Linux-Shell-Befehlen

Zielgruppe

  • ML-Ingenieure, die Modelle in der Produktion betreiben
  • Wissenschaftler für Datenanalyse, die reproduzierbare Experimentierumgebungen verwalten
  • KI-Entwickler, die skalierbare containerisierte Anwendungen erstellen

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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