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Temario del curso

Introducción a la Contenedorización Acelerada con 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 Kit de Herramientas de Contenedores de NVIDIA

  • Configuración de controladores y compatibilidad con CUDA
  • Validación del acceso a GPU dentro de los contenedores
  • Configuración del entorno de tiempo de ejecución

Creación de Imágenes Docker Habilitadas para GPU

  • Uso de imágenes base de CUDA
  • Empaquetado de marcos de IA en contenedores listos para GPU
  • Gestión de dependencias para entrenamiento e inferencia

Ejecución de Cargas de Trabajo de IA Aceleradas con GPU

  • Ejecución de trabajos de entrenamiento utilizando GPU
  • Gestión de cargas de trabajo multi-GPU
  • Monitoreo de la utilización de GPU

Optimización del Rendimiento y la Asignación de Recursos

  • Limitación y aislamiento de recursos de GPU
  • Optimización de memoria, tamaños de lote y ubicación de dispositivos
  • Ajuste de rendimiento y diagnóstico

Inferencia y Servicio de Modelos en Contenedores

  • Creación de contenedores listos para inferencia
  • Servicio de cargas de trabajo de alta demanda en GPU
  • Integración de ejecutores de modelos y API

Escala de Cargas de Trabajo de GPU con Docker

  • Estrategias para entrenamiento distribuido de GPU
  • Escala de microservicios de inferencia
  • Coordinación de sistemas de IA multi-contenedor

Seguridad y Confiabilidad para Contenedores Habilitados con GPU

  • Garantizar el acceso seguro a GPU en entornos compartidos
  • Fortalecimiento de imágenes de contenedor
  • 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 de conceptos básicos de contenedorización

Público Objetivo

  • Ingenieros de aprendizaje profundo
  • Equipos de investigación y desarrollo
  • Entrenadores de modelos de IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (3)

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