Hubungi Kami
 Durasi 21 jam

Kerangka Materi

Pengenalan Kontainerisasi Berakselerasi GPU

  • Pemahaman penggunaan GPU dalam alur kerja pembelajaran mendalam
  • Bagaimana Docker mendukung beban kerja berbasis GPU
  • Perimbangan kinerja utama

Pemasangan dan Konfigurasi NVIDIA Container Toolkit

  • Pengaturan driver dan kompatibilitas CUDA
  • Validasi akses GPU di dalam kontainer
  • Konfigurasi lingkungan runtime

Perancangan Gambar Docker yang Didukung GPU

  • Penggunaan gambar dasar CUDA
  • Pengemasan kerangka kerja AI ke dalam kontainer yang siap GPU
  • Pengelolaan dependensi untuk pelatihan dan inferensi

Pelaksanaan Beban Kerja AI Berakselerasi GPU

  • Eksekusi tugas pelatihan menggunakan GPU
  • Pengelolaan beban kerja multi-GPU
  • Memantau utilisasi GPU

Optimasi Kinerja dan Alokasi Sumber Daya

  • Batasan dan isolasi sumber daya GPU
  • Optimasi memori, ukuran batch, dan penempatan perangkat
  • Penyetelan kinerja dan diagnostik

Inferensi Berbasis Kontainer dan Penyediaan Model

  • Perancangan kontainer yang siap inferensi
  • Penyediaan beban kerja berbeban tinggi di GPU
  • Integrasi pelak model dan API

Skalabilitas Beban Kerja GPU dengan Docker

  • Strategi untuk pelatihan GPU terdistribusi
  • Penyeskalan microservices inferensi
  • Koordinasi sistem AI multi-kontainer

Keamanan dan Keandalan untuk Kontainer yang Didukung GPU

  • Pastikan akses GPU yang aman di lingkungan bersama
  • Pengerasan gambar kontainer
  • Pengelolaan pembaruan, versi, dan kompatibilitas

Rangkuman dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang dasar-dasar pembelajaran mendalam
  • Pengalaman dengan Python dan kerangka kerja AI umum
  • Keterampilan dengan konsep kontainerisasi dasar

Audience

  • Insinyur pembelajaran mendalam
  • Tim riset dan pengembangan
  • Pelatih model AI

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (2)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait