AI267

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

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。

注：このコースは、3 日間の対面授業、4 日間の仮想ライブ授業または自習形式で提供されます。期間は受講方式によって異なる場合があります。コースの詳細、スケジューリング、価格については、右側のメニューでお住まいの地域を選択して [詳細はこちら] をクリックしてください。

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
  • トレーニングモデル
  • 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

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

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 による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

カスタムモデルサーバー

カスタムモデル提供ランタイムを使用して機械学習モデルをデプロイして提供する

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 SDK でデータサイエンス・パイプラインを作成する

成果

組織への影響

  • 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。

個人への影響

  • 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。

推奨される次のコースまたは試験