Kontakt aufnehmen
 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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien