Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

GPU Destekli Konteynerleştirmeye Giriş

  • Derin öğrenme iş akışlarında GPU kullanımını anlama
  • Docker'ın GPU tabanlı iş yüklerini nasıl desteklediği
  • Temel performans dikkate alınması gerekenler

NVIDIA Container Toolkit'i Kurma ve Yapılandırma

  • Sürücüleri ve CUDA uyumluluğunu kurma
  • Konteynerler içinde GPU erişimini doğrulama
  • Çalışma zamanı ortamını yapılandırma

GPU Destekli Docker Görüntülerini Oluşturma

  • CUDA temel görüntülerini kullanma
  • Yapay zeka çerçevelerini GPU hazır konteynerlerde paketleme
  • Eğitim ve çıkarım bağımlılıklarını yönetme

GPU Destekli Yapay Zeka İş Yüklerini Çalıştırma

  • GPUsing GPU ile eğitim işlerini çalıştırma
  • Çoklu GPU iş yüklerini yönetme
  • GPU kullanımını izleme

Performans ve Kaynak Tahsisini Optimize Etme

  • GPU kaynaklarını sınırlama ve yalıtma
  • Bellek, parti (batch) boyutları ve cihaz yerleşimini optimize etme
  • Performans ayarı ve teşhis

Konteyner Tabanlı Çıkarım ve Model Sunumu

  • Çıkarıma hazır konteynerler oluşturma
  • GPUsing GPU üzerinde yüksek yük taleplerini karşılama
  • Model çalıştırıcılarını ve API'leri entegre etme

Docker ile GPU İş Yüklerini Ölçeklendirme

  • Dağıtık GPU eğitimi stratejileri
  • Çıkarım mikro hizmetlerini ölçeklendirme
  • Çok konteynerli yapay zeka sistemlerini koordine etme

GPU Destekli Konteynerler için Güvenlik ve Güvenilirlik

  • Paylaşılan ortamlarda güvenli GPU erişimini sağlama
  • Konteyner görüntülerini güçlendirme
  • Güncellemeleri, sürümleri ve uyumluluğu yönetme

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Derin öğrenme temellerine hakimiyet
  • Python ve yaygın yapay zeka çerçeveleri deneyimi
  • Temel konteynerleştirme kavramları hakkında bilgi

Hedef Kitle

  • Derin öğrenme mühendisleri
  • Ar-ge ekipleri
  • Yapay zeka model eğiticileri
 21 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (3)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler