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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in die Containerisierung für KI & ML
- Kernkonzepte der Containerisierung
- Warum Container ideal für ML-Workloads sind
- Wesentliche Unterschiede zwischen Containern und Virtual Machines
Arbeiten mit Docker-Images und Containern
- Verständnis von Images, Ebenen und Registern
- Verwaltung von Containern für ML-Experimente
- Effiziente Nutzung der Docker CLI
Verpackung von ML-Umgebungen
- Vorbereitung von ML-Codebasen für die Containerisierung
- Verwaltung von Python-Umgebungen und Abhängigkeiten
- Integration von CUDA und GPU-Unterstützung
Erstellung von Dockerfiles für Machine Learning
- Strukturierung von Dockerfiles für ML-Projekte
- Best Practices für Leistungsfähigkeit und Wartbarkeit
- Nutzung von Multi-Stage-Builds
Containerisierung von ML-Modellen und Pipelines
- Verpackung trainierter Modelle in Container
- Verwaltung von Daten- und Speicherstrategien
- Bereitstellung reproduzierbarer End-to-End-Workflows
Ausführung containerisierter ML-Dienste
- Bereitstellung von API-Endpunkten für Modell-Inferenz
- Skalierung von Diensten mit Docker Compose
- Überwachung des Laufzeitverhaltens
Sicherheits- und Compliance-Erwägungen
- Sicherstellung sicherer Container-Konfigurationen
- Verwaltung von Zugriffen und Anmeldedaten
- Verarbeitung vertraulicher ML-Ressourcen
Implementierung in Produktionsumgebungen
- Veröffentlichung von Images in Container-Registern
- Deployment von Containern in On-Premises- oder Cloud-Setups
- Versionsverwaltung und Aktualisierung von Produktionsdiensten
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Machine-Learning-Workflows
- Erfahrung mit Python oder ähnlichen Programmiersprachen
- Vertrautheit mit grundlegenden Linux-Command-Line-Befehlen
Zielgruppe
- ML-Ingenieure, die Modelle in die Produktion bringen
- Wissenschaftler für Daten, die reproduzierbare Experimentierumgebungen verwalten
- KI-Entwickler, die skalierbare, containerisierte Anwendungen erstellen
Erfahrungsberichte (2)
Wie ich bereits erwähnt habe, war dies für mich (ohne Erfahrung) ein Tor zum Verständnis der Funktionen und Möglichkeiten dieser Programme und Werkzeuge.
Patrick V. Duylovski - UBB + DZI (KBC GROUP)
Kurs - Docker and Kubernetes
Maschinelle Übersetzung
ein mehrstufiges, strukturiertes Kursprogramm.
Bert Paelinckx - Cube SoftwareSolutions
Kurs - Introduction to Docker
Maschinelle Übersetzung