Návrh Školení

Úvod do GPU podporované kontejnerizace

  • Chápání využití GPU ve workflow hlubokého učení
  • Jak Docker podporuje GPU založené úkoly
  • Klíčová kritéria výkonu

Instalace a konfigurace NVIDIA Container Toolkit

  • Nastavení ovladačů a CUDA kompatibility
  • Ověření přístupu k GPU uvnitř kontejnerů
  • Konfigurace běhového prostředí

Vytváření GPU podporovaných Docker imagí

  • Použití CUDA základních imagí
  • Balení AI frameworků do GPU připravených kontejnerů
  • Správa závislostí pro trénování a odvozování

Spouštění GPU podporovaných AI úloh

  • Provádění trénovacích úloh pomocí GPU
  • Správa více-GPU úkolů
  • Monitorování využití GPU

Optimalizace výkonu a alokace prostředků

  • Limity a izolace GPU prostředků
  • Optimalizace paměti, velikosti dávek a umístění zařízení
  • Tuning výkonu a diagnostika

Kontejnerizované odvozování a poskytování modelů

  • Vytváření kontejnerů připravených pro odvozování
  • Poskytování úloh s vysokým zatížením na GPU
  • Integrace běha modelů a API

Škálování GPU úkolů s Dockerem

  • Strategie pro distribuované trénování na GPU
  • Škálování mikrosluhů odvozování
  • Koordinace více-kontejnerových AI systémů

Bezpečnost a spolehlivost pro GPU podporované kontejnery

  • Zajištění bezpečného přístupu k GPU v sdílených prostředích
  • Zachování kontejnerizovaných imagí
  • Správa aktualizací, verzí a kompatibility

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Pochopení principů hlubokého učení
  • Zkušenosti s Pythonem a běžnými AI frameworky
  • Opačenost s základními koncepty kontejnerizace

Cílová skupina

  • Inženýři hlubokého učení
  • Výzkumníci a vývojářské týmy
  • Trénovatelé AI modelů
 21 hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (5)

Nadcházející kurzy

Související kategorie