AI267
Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI
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 ai partecipanti 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.
Nota: questo corso è disponibile come 3 giorni di lezioni in presenza, come 4 giorni di lezioni virtuali o come corso autogestito. La durata può variare in base alla modalità di fruizione. Per conoscere tutti i dettagli, la programmazione e i prezzi del corso, scegli il tuo paese nel menu a destra e clicca sull'apposito pulsante.
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 di utenti e 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
- È richiesta esperienza con Git
- È richiesta esperienza nello sviluppo di Python o il completamento del corso Python Programming with Red Hat (AD141)
- È richiesta esperienza in Red Hat OpenShift o il completamento del corso Red Hat OpenShift Developer II: Building and Deploying Cloud-native Applications (DO288)
- Si consiglia un'esperienza di base nei settori dell'IA, della data science e del machine learning
Considerazioni sulla tecnologia
- Non sarà disponibile alcuna aula ILT
Programma
Introduzione a Red Hat OpenShift
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 configura le 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'azienda
- 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 AI di Red Hat OpenShift. 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.