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Schulungsübersicht

Einführung in die GPU-beschleunigte Containerisierung

  • Verständnis der GPU-Nutzung in Deep-Learning-Workflows
  • Wie Docker GPU-basierte Workloads unterstützt
  • Wichtige Leistungsbetrachtungen

Installation und Konfiguration des NVIDIA Container Toolkit

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

Aufbau von GPU-fähigen Docker-Images

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

Ausführung von GPU-beschleunigten KI-Workloads

  • Ausführung von Training Jobs unter Verwendung von GPUs
  • Verwaltung von Multi-GPU-Workloads
  • Überwachung der GPU-Auslastung

Optimierung von Leistung und Ressourcenallokation

  • Einschränkung und Isolierung von GPU-Ressourcen
  • Optimierung von Speicher, Batch-Größen und Geräteplatzierung
  • Leistungsoptimierung und Diagnose

Containerbasierte Inferenz und Modellbereitstellung

  • Aufbau von Inferenz-fähigen Containern
  • Bereitstellung von Hochlast-Workloads auf GPUs
  • Integration von Modell-Runnern und APIs

Skalierung von GPU-Workloads mit Docker

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

Sicherheit und Zuverlässigkeit für GPU-fähige Container

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

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

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

Zielgruppe

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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

Kommende Kurse

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