Programa do Curso
Introdução à Containerização Acelerada por GPU
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- Compreendendo o uso de GPU em fluxos de trabalho de aprendizado profundo \r\n
- Como o Docker suporta cargas de trabalho baseadas em GPU \r\n
- Considerações-chave de desempenho \r\n
Instalação e Configuração da NVIDIA Container Toolkit
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- Configuração de drivers e compatibilidade com CUDA \r\n
- Validação do acesso à GPU dentro dos contêineres \r\n
- Configuração do ambiente de execução (runtime) \r\n
Construção de Imagens Docker Habilitadas para GPU
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- Uso de imagens base de CUDA \r\n
- Empacotamento de frameworks de IA em contêineres prontos para GPU \r\n
- Gestão de dependências para treinamento e inferência \r\n
Execução de Cargas de Trabalho de IA Aceleradas por GPU
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- Execução de tarefas de treinamento usando GPUs \r\n
- Gestão de cargas de trabalho com múltiplas GPUs \r\n
- Monitoramento da utilização de GPU \r\n
Otimização de Desempenho e Alocação de Recursos
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- Limitação e isolamento de recursos de GPU \r\n
- Otimização de memória, tamanhos de lote e posicionamento de dispositivos \r\n
- Ajuste de desempenho e diagnósticos \r\n
Inferência em Contêineres e Servimento de Modelos
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- Construção de contêineres prontos para inferência \r\n
- Atendimento de cargas de trabalho de alta demanda em GPUs \r\n
- Integração de executadores de modelos e APIs \r\n
Escala de Cargas de Trabalho de GPU com Docker
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- Estratégias para treinamento distribuído em GPU \r\n
- Escala de microsserviços de inferência \r\n
- Coordenação de sistemas de IA multicontêiner \r\n
Segurança e Confiabilidade para Contêineres Habilitados por GPU
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- Garantia de acesso seguro à GPU em ambientes compartilhados \r\n
- Fortalecimento das imagens de contêiner \r\n
- Gestão de atualizações, versões e compatibilidade \r\n
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- \r\n
- Compreensão dos fundamentos de aprendizado profundo \r\n
- Experiência com Python e frameworks de IA comuns \r\n
- Familiaridade com conceitos básicos de containerização \r\n
Público-Alvo
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- Engenheiros de aprendizado profundo \r\n
- Equipes de pesquisa e desenvolvimento \r\n
- Treinadores de modelos de IA \r\n
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Testemunhos de Clientes (2)
Como mencionei anteriormente, para uma pessoa como eu (sem experiência), isso foi uma porta de entrada para compreender os recursos e as funções dessas ferramentas e programas.
Patrick V. Duylovski - UBB + DZI (KBC GROUP)
Curso - Docker and Kubernetes
Máquina Traduzida
programa de curso estruturado em múltiplos níveis.
Bert Paelinckx - Cube SoftwareSolutions
Curso - Introduction to Docker
Máquina Traduzida
