Schulungsübersicht

Einführung in GPU-beschleunigte Containerisierung

  • Verständnis der GPU-Verwendung in Deep-Learning-Arbeitsabläufen
  • Wie Docker GPU-basierte Arbeitslasten unterstützt
  • Wichtige Leistungsaspekte

Installieren und Konfigurieren des NVIDIA Container Toolkits

  • Einrichten von Treibern und CUDA-Kompatibilität
  • Überprüfen des GPU-Zugriffs in Containern
  • Konfigurieren der Laufzeitumgebung

Erstellen von GPU-beschleunigten Docker-Images

  • Verwenden von CUDA-Basisimages
  • Packen von KI-Frameworks in GPU-fähige Container
  • Verwalten von Abhängigkeiten für das Training und die Inferenz

Ausführen von GPU-beschleunigten KI-Aufgaben

  • Durchführen von Trainingsaufträgen mit GPUs
  • Verwalten von Multi-GPU-Aufgaben
  • Überwachen der GPU-Verwendung

Optimieren der Leistung und Ressourcenallokation

  • Begrenzen und Isolieren von GPU-Ressourcen
  • Optimieren des Speichers, der Batchgrößen und der Geräteplatzierung
  • Leistungstuning und Diagnose

Containerisierte Inferenz und Modellbereitstellung

  • Erstellen von inferenzfertigen Containern
  • Bereitstellen von Hochlast-Aufgaben auf GPUs
  • Integrieren von Modellausführern und APIs

Skalieren von GPU-Aufgaben mit Docker

  • Strategien für verteiltes GPU-Training
  • Skalieren von Inferenz-Microservices
  • Koordinieren von Multi-Container-KI-Systemen

Sicherheit und Zuverlässigkeit für GPU-beschleunigte Container

  • Sicheren GPU-Zugriff in geteilten Umgebungen sicherstellen
  • Verhärtung von Containerimages
  • Verwalten von Updates, Versionen und Kompatibilität

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis der Grundlagen des Deep Learnings
  • Erfahrung mit Python und gängigen KI-Frameworks
  • Kenntnisse über grundlegende Containerisierungskonzepte

Zielgruppe

  • Deep-Learning-Ingenieure
  • Forschungs- und EntwicklungsTeams
  • KI-Modelltrainer
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (5)

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