Temario del curso
Introducción a la contenerización acelerada con GPU
- Comprensión del uso de GPU en flujos de trabajo de aprendizaje profundo
- Cómo Docker soporta cargas de trabajo basadas en GPU
- Consideraciones clave de rendimiento
Instalación y configuración del NVIDIA Container Toolkit
- Configuración de controladores y compatibilidad con CUDA
- Validación del acceso a GPU dentro de los contenedores
- Configuración del entorno de tiempo de ejecución
Creación de imágenes Docker habilitadas para GPU
- Uso de imágenes base con CUDA
- Empaquetado de marcos de trabajo de IA en contenedores listos para GPU
- Gestión de dependencias para entrenamiento e inferencia
Ejecución de cargas de trabajo de IA aceleradas con GPU
- Ejecución de trabajos de entrenamiento usando GPU
- Gestión de cargas de trabajo con múltiples GPU
- Monitoreo del uso de GPU
Optimización del rendimiento y la asignación de recursos
- Limitación y aislamiento de recursos de GPU
- Optimización de memoria, tamaños de lote y ubicación de dispositivos
- Ajuste de rendimiento y diagnóstico
Inferencia en contenedores y despliegue de modelos
- Creación de contenedores listos para inferencia
- Despliegue de cargas de trabajo de alta demanda en GPU
- Integración de motores de modelos y APIs
Escalamiento de cargas de trabajo de GPU con Docker
- Estrategias para entrenamiento distribuido con GPU
- Escalamiento de microservicios de inferencia
- Coordinación de sistemas de IA multi-contenedor
Seguridad y confiabilidad para contenedores habilitados con GPU
- Garantía de acceso seguro a GPU en entornos compartidos
- Endurecimiento de las imágenes de contenedores
- Gestión de actualizaciones, versiones y compatibilidad
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje profundo
- Experiencia con Python y marcos de trabajo comunes de IA
- Conocimientos básicos sobre conceptos de contenerización
Audiencia objetivo
- Ingenieros de aprendizaje profundo
- Equipos de investigación y desarrollo
- Entrenadores de modelos de IA
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