AI268

Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI Exam

Panoramica

Descrizione del corso

Un'introduzione allo sviluppo e alla distribuzione di applicazioni AI/ML su Red Hat OpenShift AI.

Il corso Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) fornisce agli studenti le conoscenze di base sull'utilizzo di Red Hat OpenShift per lo sviluppo e il deployment di applicazioni AI/ML. Questo corso aiuta gli studenti a sviluppare le competenze di base per l'utilizzo di Red Hat OpenShift AI per l'addestramento, lo sviluppo e il deployment di modelli di machine learning attraverso un'esperienza pratica.

Il corso si basa su Red Hat OpenShift® 4.16 e Red Hat OpenShift AI 2.13. Il Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI Exam (EX267) è incluso nell'offerta.

Riepilogo dei contenuti del corso

  • Introduzione a Red Hat OpenShift AI
  • Progetti di data science
  • Notebook di Jupyter
  • Installazione di Red Hat OpenShift AI
  • Gestione degli utenti e delle risorse
  • Immagini dei notebook personalizzati
  • Introduzione al machine learning
  • Addestramento dei modelli
  • Ottimizzazione dell'addestramento dei modelli con RHOAI
  • Introduzione alla fornitura dei modelli
  • Fornitura dei modelli in Red Hat OpenShift AI
  • Introduzione alle pipeline di data science
  • Utilizzo delle pipeline
  • Controllo delle pipeline e degli esperimenti

Destinatari

  • Data scientist e utenti dell'IA che desiderano utilizzare Red Hat OpenShift AI per creare e addestrare modelli di ML
  • Sviluppatori che vogliono creare e integrare applicazioni abilitate per AI/ML
  • Sviluppatori, data scientist e professionisti dell'IA che desiderano automatizzare i flussi di lavoro ML
  • Ingegneri MLOps responsabili dell'operatività del ciclo di vita ML su Red Hat OpenShift AI

Formazione consigliata

Considerazioni sulla tecnologia

  • Non sarà disponibile alcuna aula ILT

Programma

Programma del corso

Introduzione a Red Hat OpenShift AI
Identifica le caratteristiche principali di Red Hat OpenShift AI e descrivi l'architettura e i componenti di Red Hat AI
Progetti di data science
Organizza il codice e la configurazione utilizzando progetti di data science, ambienti di lavoro e connessioni dati
Notebook di Jupyter
Utilizza i notebook di Jupyter per eseguire e testare il codice in modo interattivo
Installazione di Red Hat OpenShift AI
Installa Red Hat OpenShift AI e gestisci i componenti di Red Hat OpenShift AI
Gestione degli utenti e delle risorse
Gestisci gli utenti di Red Hat OpenShift AI e alloca le risorse
Immagini dei notebook personalizzati
Crea e importa immagini di notebook personalizzati in Red Hat OpenShift AI
Introduzione al machine learning
Descrivi i concetti di base del machine learning, i diversi tipi di machine learning e i flussi di lavoro di machine learning
Addestramento dei modelli
Addestra i modelli utilizzando ambienti di lavoro predefiniti e personalizzati
Ottimizzazione dell'addestramento dei modelli con RHOAI
Utilizza RHOAI per applicare le procedure consigliate per il machine learning e la data science
Introduzione alla fornitura dei modelli
Descrivi i concetti e i componenti necessari per esportare, condividere e distribuire modelli di machine learning addestrati
Fornitura dei modelli in Red Hat OpenShift AI
Fornisci modelli di machine learning addestrati con OpenShift AI
Introduzione alle pipeline di data science
Definisci e imposta pipeline di data science
Utilizzo delle pipeline
Crea pipeline di data science con Kubeflow SDK ed Elyra
Controllo delle pipeline e degli esperimenti
Configura, monitora e traccia le pipeline con artefatti, metriche ed esperimenti

Risultati

Vantaggi per l'organizzazione

  • Le aziende raccolgono e archiviano grandi quantità di informazioni da più fonti. Con Red Hat OpenShift AI, le organizzazioni dispongono di una piattaforma pronta per analizzare i dati, visualizzare tendenze e modelli e prevedere i futuri risultati aziendali utilizzando algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale.

Vantaggi per i partecipanti

  • Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di: comprendere le basi dell'architettura di Red Hat OpenShift AI; I partecipanti sapranno installare Red Hat OpenShift AI, occuparsi dell'allocazione delle risorse, aggiornare i componenti e gestire gli utenti e le relative autorizzazioni. Saranno in grado anche di addestrare, distribuire e fornire i modelli, nonché utilizzare Red Hat OpenShift AI per applicare le procedure consigliate nel machine learning e nella data science. Infine, saranno in grado di definire e configurare pipeline di data science con Red Hat OpenShift AI.

Esame o corso successivo consigliato