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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 Leistungsüberlegungen

Installation und Konfiguration des NVIDIA Container Toolkit

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

Erstellung von GPU-fähigen Docker-Images

  • Nutzung von CUDA-Basis-Images
  • Packaging 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 Ressourcenzuweisung

  • Begrenzung und Isolierung von GPU-Ressourcen
  • Optimierung von Speicher, Batch-Größen und Geräteplatzierung
  • Leistungstuning und Diagnose

Containerisierte Inferenz und Model Serving

  • Erstellung von Inferenz-bereiten Containern
  • Bereitstellung hochbelasteter Workloads auf GPUs
  • Integration von Model Runners 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

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

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis der Grundlagen des Deep Learnings
  • Erfahrung mit Python und gängigen KI-Frameworks
  • Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten der Containerisierung

Zielgruppe

  • Deep-Learning-Entwickler
  • Forschungs- und Entwicklungsteams
  • Entwickler von KI-Modellen
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

Kommende Kurse

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