Schulungsübersicht
Einführung in Containerisierung für AI & ML
- Kernkonzepte der Containerisierung
- Warum Container ideal für ML-Aufgaben sind
- Wesentliche Unterschiede zwischen Containern und virtuellen Maschinen
Arbeit mit Docker-Images und -Containern
- Verständnis von Images, Layern und Registries
- Containerverwaltung für ML-Experimente
- Effiziente Nutzung der Docker-CLI
Vorbereitung von ML-Umgebungen
- Vorbereiten von ML-Codebasen für die Containerisierung
- Verwalten von Python-Umgebungen und Abhängigkeiten
- Integrieren von CUDA- und GPU-Unterstützung
Erstellen von Dockerfiles für Machine Learning
- Strukturieren von Dockerfiles für ML-Projekte
- Best Practices für Leistung und Wartbarkeit
- Verwenden von Multi-Stage-Builds
Containerisieren von ML-Modellen und -Pipelines
- Packen trainierter Modelle in Container
- Verwalten von Daten- und Speicherstrategien
- Bereitstellen reproduzierbarer End-to-End-Abläufe
Betreiben containerisierter ML-Dienste
- Exponieren von API-Endpunkten für Modell-Inferenz
- Skalieren von Diensten mit Docker Compose
- Überwachen des Laufzeitverhaltens
Sicherheits- und Compliance-Betrachtungen
- Sichere Containerkonfigurationen sicherstellen
- Verwalten von Zugriffsberechtigungen und Anmeldeinformationen
- Handhaben vertraulicher ML-Assets
Bereitstellen in Produktionsumgebungen
- Veröffentlichen von Images in Containernregistries
- Bereitstellen von Containern in on-premises- oder Cloud-Umgebungen
- Versionieren und Aktualisieren von Produktionsdiensten
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Machine-Learning-Workflows
- Erfahrung mit Python oder ähnlichen Programmiersprachen
- Vertrautheit mit grundlegenden Linux-Befehlszeilenoperationen
Zielgruppe
- ML-Ingenieure, die Modelle in Produktion bereitstellen
- Data Scientists, die reproduzierbare Experimentierumgebungen verwalten
- AI-Entwickler, die skalierbare containerisierte Anwendungen erstellen
Erfahrungsberichte (3)
Gute und machbare Übungen.
Jannes Wykhoff - Landesamt fur Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Kurs - Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) - exam preparation
Wie Trainer Wissen effektiv vermitteln
Vu Thoai Le - Reply Polska sp. z o. o.
Kurs - Certified Kubernetes Administrator (CKA) - exam preparation
Maschinelle Übersetzung
Der Trainer hatte viel Wissen und Geduld, die er mit uns teilen konnte.
Bogdan Olaru
Kurs - Introduction to Docker
Maschinelle Übersetzung