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코스 개요
GPU 가속 컨테이너화 입문
- 딥러닝 워크플로우에서의 GPU 사용 이해
- Docker가 GPU 기반 워크로드를 지원하는 방식
- 주요 성능 고려 사항
NVIDIA Container Toolkit 설치 및 구성
- 드라이버 및 CUDA 호환성 설정
- 컨테이너 내부 GPU 접근 권한 검증
- 런타임 환경 구성
GPU 지원 Docker 이미지 구축
- CUDA 기본 이미지 활용
- AI 프레임워크를 GPU 준비된 컨테이너에 패키징
- 학습 및 추론용 종속성 관리
GPU 가속 AI 워크로드 실행
- GPU를 활용한 학습 작업 실행
- 멀티 GPU 워크로드 관리
- GPU 사용률 모니터링
성능 및 리소스 할당 최적화
- GPU 리소스 제한 및 격리
- 메모리, 배치 크기 및 장치 배치 최적화
- 성능 튜닝 및 진단
컨테이너화된 추론 및 모델 서빙
- 추론 준비된 컨테이너 구축
- GPU에서 높은 부하 워크로드 서빙
- 모델 러너 및 API 통합
Docker를 활용한 GPU 워크로드 스케일링
- 분산 GPU 학습 전략
- 추론 마이크로서비스 확장
- 멀티 컨테이너 AI 시스템 조정
GPU 지원 컨테이너의 보안 및 안정성
- 공유 환경에서의 안전한 GPU 접근 보장
- 컨테이너 이미지 강화
- 업데이트, 버전 및 호환성 관리
요약 및 다음 단계
요건
- 딥러닝 기초 지식 이해
- Python 및 일반 AI 프레임워크 사용 경험
- 기본 컨테이너 개념에 대한 친숙함
대상 수강생
- 딥러닝 엔지니어
- 연구 및 개발 팀
- AI 모델 트레이너
21 시간
회원 평가 (3)
트레이너가 지식을 어떻게 효과적으로 전달하는지
Vu Thoai Le - Reply Polska sp. z o. o.
코스 - Certified Kubernetes Administrator (CKA) - exam preparation
기계 번역됨
트레이너는 우리와 함께 나눌 지식과 인내심이 많았습니다
Bogdan Olaru
코스 - Introduction to Docker
기계 번역됨
Augustin과의 지식 및 교류
Laurent - L'Office national des vacances annuelles (ONVA)
코스 - Docker and Kubernetes
기계 번역됨