Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στη GPU-Αξιοποίηση με Containerization

  • Σύνθεση της χρήσης της GPU στα αγωγές βαθείας μάθησης
  • Πώς ο Docker υποστηρίζει τις εργασίες GPU-based
  • Βασικές παράμετροι απόδοσης

Εγκατάσταση και ρύθμιση NVIDIA Container Toolkit

  • Ρύθμιση υποδιασκευών και CUDA compatibility
  • Επαλήθευση πρόσβασης GPU μέσα σε containers
  • Ρύθμιση του runtime environment

Κατασκευή GPU-Ενδυναμωμένων Docker Images

  • Χρήση CUDA base images
  • Πακετοποίηση πλατφόρμων AI σε GPU-ready containers
  • Διαχείριση εξαρτήσεων για την εκπαίδευση και την συμπερασματογράφηση

Εκτέλεση GPU-Ενδυναμωμένων AI Αγωγών

  • Εκτέλεση εργασιών εκπαίδευσης με τη χρήση GPUs
  • Διαχείριση πολλαπλών GPU-Εργασιών
  • Παρακολούθηση της χρήσης GPU

Βελτιστοποίηση της απόδοσης και της διακέσιμης χορήγησης πόρων

  • Ορίζοντας και απομονώνοντας GPU-Πόρους
  • Βελτιστοποίηση μνήμης, πακέτων και τοποθέτησης συσκευών
  • Παροχή υπηρεσιών διαγνωστικής και απόδοσης

Containerized Inference και Model Serving

  • Κατασκευή inference-ready containers
  • Εξυπηρέτηση υψηλόφορτων εργασιών σε GPUs
  • Συμβίωση των model runners και APIs

Μετριοπάθης GPU-Εργασιών με Docker

  • Στρατηγικές για distributed GPU εκπαίδευση
  • Κλίμακα inference microservices
  • Συντονισμός πολλαπλών container AI συστημάτων

Ασφάλεια και Αξιολόγηση για GPU-Ενδυναμωμένους Containers

  • Εξασφάλιση ασφαλής πρόσβασης GPU σε κοινόχρηστα περιβάλλοντα
  • Ενίσχυση container images
  • Διαχείριση updates, versions και compatibility

Περίληψη και Επόμενοι Βήματα

Απαιτήσεις

  • Σύνθεση των βασικών κατευθυντήριων γραμμών της βαθείας μάθησης
  • Εμπειρία με Python και κοινές πλατφόρμες AI
  • Γνώση των βασικών εννοιών διαχωρισμού και απομόνωσης

Αντικείμενο

  • Μηχανικοί βαθείας μάθησης
  • Ομάδες ερευνών και ανάπτυξης
  • Εκπαιδευτικοί μοντέλων AI
 21 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετοχαστή

Σχόλια (5)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες