Kurzusleírás

Bevezetés a GPU-Támogatott Konténerizációba

  • A GPU használatának megértése a mélytanulási folyamatokban
  • Ahogyan a Docker támogatja a GPU-alapú feladatokat
  • A kulcsfontosságú teljesítményi szempontok

Az NVIDIA Konténer Eszköztár Telepítése és Beállítása

  • Illesztőprogramok és CUDA kompatibilitás beállítása
  • A GPU hozzáférés ellenőrzése a konténeren belül
  • A futásidői környezet beállítása

GPU-Támogatott Docker Képek Létrehozása

  • CUDA alapú képek használata
  • AI keretrendszerek csomagolása GPU-készenléti konténerben
  • A függőségek kezelése a tanulás és az inferencia szempontjából

GPU-Támogatott AI Feladatok Futtatása

  • Tanítási feladatok futtatása GPUs segítségével
  • Több GPU-alapú feladatok kezelése
  • A GPU használatának monitorozása

Teljesítmény és Erőforrás-Elkülönítés Optimalizálása

  • A GPU erőforrások korlátozása és elkülönítése
  • Memória, köteg méret és eszköz elhelyezés optimalizálása
  • Teljesítmény finomhangolása és diagnosztika

Konténeres Inferencia és Modell Szolgáltatás

  • Inference-készenléti konténer létrehozása
  • Magas terhelésű feladatok kezelése a GPUkon
  • Modell futtatók és API-k integrálása

Docker Szolgáltatásokkal Történő GPU-Feladatok Skálázása

  • Stratégiák a skálázható GPU tanításhoz
  • Inferencia mikroszolgáltatások skálázása
  • Több konténeres AI rendszerek koordinálása

Biztonság és Megbízhatóság a GPU-Támogatott Konténerben

  • Biztonságos GPU hozzáférés biztosítása megosztott környezetben
  • A konténer képek erősítése
  • Frissítések, verziók és kompatibilitás kezelése

Összefoglalás és További Lépések

Követelmények

  • Mélytanulás alapjainak megértése
  • Tapasztalat Pythonnal és a gyakori AI keretrendszerekkel
  • Alapvető konténerizációs fogalmak ismerete

Célcsoport

  • Mélytanulási mérnökök
  • Kutatási és fejlesztési csapatok
  • AI modell tanítók
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (5)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák