AI268
Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI + 認定試験
概要
コースの説明
Red Hat OpenShift AI 上で AI/ML アプリケーションを開発およびデプロイするための入門コースです。
Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) は、Red Hat OpenShift を使用して AI/ML アプリケーションを開発およびデプロイするための基本的な知識を説明します。このコースでは、Red Hat OpenShift AI を使用して機械学習モデルのトレーニング、開発、デプロイを行うためのコアスキルを、実践的な経験を通じて構築できます。
このコースは Red Hat OpenShift® 4.14 および Red Hat OpenShift AI 2.8 に基づいています。このコースには Red Hat 認定スペシャリスト試験 - OpenShift AI - (EX267) が含まれています。
学習内容サマリー
- Red Hat OpenShift AI の概要
- データサイエンス・プロジェクト
- Jupyter Notebook
- Red Hat OpenShift AI のインストール
- ユーザーとリソースの管理
- カスタム・ノートブック・イメージ
- 機械学習の概要
- モデルのトレーニング
- RHOAI を使用したモデルトレーニングの強化
- モデルの提供の概要
- Red Hat OpenShift AI でのモデルの提供
- ワークフロー自動化の概要
- Elyra パイプライン
- Kubeflow パイプライン
コース対象者
- Red Hat OpenShift AI を使用して ML モデルの構築とトレーニングを行うデータサイエンティストおよび AI 実務者
- AI/ML 対応アプリケーションの構築と統合を目的とする開発者
- Red Hat OpenShift AI で AI/ML アプリケーションをインストール、設定、デプロイ、監視する MLOps エンジニア
推奨トレーニング
- Git の使用経験が必要
- Python 開発の経験がある、または Python Programming with Red Hat (AD141) コース
- を修了しているRed Hat OpenShift の経験がある、または Red Hat OpenShift Developer II: Building and Deploying Cloud-native Applications (DO288) コースを修了している
- AI、データサイエンス、機械学習分野での基本的な経験を推奨
テクノロジー上の留意事項
- ILT クラスルームは利用できません
学習内容
学習内容
- Red Hat OpenShift AI の概要
- Red Hat OpenShift AI の主な機能を確認し、Red Hat AI のアーキテクチャとコンポーネントについて説明する
- データサイエンス・プロジェクト
- データサイエンス・プロジェクト、ワークベンチ、データ接続を使用してコードと構成を整理する
- Jupyter Notebook
- Jupyter Notebook を使用してコードを対話的に実行し、テストする
- Red Hat OpenShift AI のインストール
- Web コンソールと CLI を使用して Red Hat OpenShift AI をインストールし、Red Hat OpenShift AI コンポーネントを管理する
- ユーザーとリソースの管理
- Red Hat OpenShift AI ユーザーとワークベンチへのリソース割り当てを管理する
- カスタム・ノートブック・イメージ
- カスタム・ノートブック・イメージを作成し、Red Hat OpenShift AI ダッシュボードを介してカスタムノートブックをインポートする
- 機械学習の概要
- 機械学習の基本概念、さまざまな機械学習の種類、機械学習ワークフローについて説明する
- モデルのトレーニング
- デフォルトワークベンチとカスタムワークベンチを使用してモデルをトレーニングする
- RHOAI を使用したモデルトレーニングの強化
- RHOAI を使用して、機械学習とデータサイエンスのベストプラクティスを適用する
- モデルの提供の概要
- トレーニング済み機械学習モデルをエクスポート、共有、提供するために必要な概念とコンポーネントを説明する
- Red Hat OpenShift AI でのモデルの提供
- OpenShift AI でトレーニング済みの機械学習モデルを提供する
- データサイエンス・パイプラインの概要
- データサイエンス・パイプラインを作成、実行、管理、トラブルシューティングする
- Elyra パイプライン
- Elyra を使用してデータサイエンス・パイプラインを作成する
- Kubeflow パイプライン
- Kubeflow パイプラインを使用してデータサイエンス・パイプラインを作成する
成果
組織にとっての効果
- 組織は複数のソースから膨大な量の情報を収集し、保管しています。Red Hat OpenShift AI を使用すると、機械学習と人工知能のアルゴリズムを使用してデータを分析し、傾向やパターンを視覚化し、将来のビジネス成果を予測するためのプラットフォームを構築できます。
個人にとっての効果
- このコースを受講すると、Red Hat OpenShift AI アーキテクチャの基礎を理解できます。Red Hat OpenShift AI のインストール、リソース割り当ての管理、コンポーネントの更新、ユーザーとその権限の管理を実行できるようになります。また、Red Hat OpenShift AI を使用して機械学習とデータサイエンスのベストプラクティスを適用するなど、モデルをトレーニング、デプロイ、提供することができます。そして、データサイエンス・パイプラインの作成、実行、管理、トラブルシューティングを実行できるようになります。