Temario del curso
Introducción a la contenedorización acelerada por GPU
- Comprensión del uso de GPU en flujos de trabajo de aprendizaje profundo
- Cómo Docker admite 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 la GPU dentro de contenedores
- Configuración del entorno de tiempo de ejecución
Construcción de imágenes Docker habilitadas para GPU
- Uso de imágenes base de 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 por GPU
- Ejecución de trabajos de entrenamiento utilizando GPUs
- Gestión de cargas de trabajo multi-GPU
- Monitoreo del uso de la GPU
Optimización del rendimiento y asignación de recursos
- Limitación y aislamiento de recursos GPU
- Optimización de la memoria, tamaños de lote y ubicación de dispositivos
- Ajuste de rendimiento y diagnóstico
Inferencia en contenedores y entrega de modelos
- Creación de contenedores listos para inferencia
- Entrega de cargas de trabajo de alta demanda en GPUs
- Integración de ejecutores de modelos y APIs
Escalado de cargas de trabajo GPU con Docker
- Estrategias para entrenamiento distribuido de GPUs
- Escalado de microservicios de inferencia
- Coordinación de sistemas de IA multi-contenedor
Seguridad y confiabilidad para contenedores habilitados con GPU
- Garantizar un acceso seguro a la GPU en entornos compartidos
- endurecimiento de 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 de IA comunes
- Conocimiento básico de conceptos de contenedores
Público objetivo
- Ingenieros de aprendizaje profundo
- Equipos de investigación y desarrollo
- Entrenadores de modelos de IA
Testimonios (3)
Cómo los formadores transmiten el conocimiento de manera efectiva
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el formador tenía mucho conocimiento y paciencia para compartir con nosotros
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