EX267

関連特典

この試験は、Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI ＋認定試験 (AI268) バンドルの一部です。このバンドルは、2024 年 9 月 30 日まで、現地の MSRP から 15% オフで利用できます。この特典を受け取るには、[今すぐ始める] をクリックしてバンドルページで購入手続きを行い、このコースと試験を選択してください。割引は、購入手続き時に対象オファリングの現地 MSRP に適用されます。この特典は、他の特典または割引と併用できません。

試験の説明

Red Hat 認定スペシャリスト試験 - OpenShift AI - は、OpenShift AI をデプロイして構成し、AI 対応アプリケーションをサポートする機械学習モデルを構築、デプロイ、管理する能力をテストします。

この試験に合格すると、Red Hat 認定アーキテクト (RHCA®) を取得する際の前提条件にもなる Red Hat 認定スペシャリスト - OpenShift AI - を取得できます。

この試験は、Red Hat OpenShift AI バージョン 2.8 と Red Hat OpenShift Container Platform バージョン 4.14 に基づいています。

試験の対象者

• Red Hat OpenShift AI の特長と機能を理解していることを実証する必要があるシステムアーキテクトおよびソフトウェアアーキテクトOpenShift AI を設定、サポート、保守する能力を実証する必要がある
• システム管理者または開発者AI/ML モデルおよびアプリケーションの開発、トレーニング、提供、テスト、監視に OpenShift AI を使用することを実証する必要がある
• データサイエンティストRed Hat 認定アーキテクト (RHCA)
• Red Hat 認定エンジニア

を目指す

受験の前提条件

受験者は次の条件を満たしている必要があります。

• Red Hat OpenShift Administration I: Containers & Kubernetes (DO180) コースを受講済み、または OpenShift Container Platform を使用した同等の実務経験があること
• Red Hat OpenShift AAdministration II: Operating a Production Kubernetes Cluster (DO280) コースを受講済み、または OpenShift Container Platform を使用した同等の実務経験があること
• Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) を受講済み、または OpenShift AI の機能を使用した同等の実務経験があること
• Red Hat 認定スペシャリスト試験 - OpenShift AI - (EX267) の内容を確認していること
• 無料のスキルチェックを受けて、この試験の準備に最適なコースを確認してください

準備

試験の学習ポイント

Red Hat 認定スペシャリスト - OpenShift AI - の受験者には、以下のタスクを実行する能力が求められます。該当する製品固有のマニュアルが提供されますが、受験者はこれらのタスクを 1 人で実行できるように準備してください。

• Red Hat OpenShift AI (RHOAI) をインストールする
• RHOAI を設定および管理する
  • ユーザーおよびグループの権限とリソースを管理する
  • DataScienceCluster オブジェクトを管理する
  • カスタム・ノートブック・イメージを作成して公開する
  • カスタム・ノートブック・イメージをインポートする
  • アイドル状態のノートブックのカリングを管理する
  • デフォルトのワークベンチとモデルサーバーのサイズをカスタマイズする
• データサイエンス・プロジェクトに取り組む
  • データサイエンス・プロジェクトを作成、変更、および削除する
  • データサイエンスプロジェクトの権限を管理する
• データサイエンス・ワークベンチを使用する
  • Jupyter エコシステムを理解する
  • ワークベンチを作成、変更、および削除する
  • ワークベンチを起動および停止する
  • データ接続を管理する
  • 永続ボリューム要求オブジェクトを管理する
  • ワークベンチリソースを調べる
• Git を使用して Jupyter ノートブックを共同管理する
  • Git リポジトリから既存のノートブックをアップロードする
  • 更新されたノートブックを Git リポジトリにプッシュする
• 機械学習モデルを活用する
  • 機械学習の基本的な概念を理解する
  • 一般的な基本ライブラリを使用して、Python でモデルをトレーニングする
  • スケーラブルな方法でデータを読み込む
  • トレーニングプロセスを監視して評価する
• モデルを保存し、読み込む
  • モデルを保存、エクスポート、共有する
  • モデルを Python アプリケーションとしてデプロイする
  • KServe でカスタムランタイムを作成する
  • ModelMesh を使用してモデルをデプロイする
• データサイエンス・パイプラインを作成する
  • Elyra を使用してパイプラインを作成する
  • Kubeflow を使用してパイプラインを作成する

準備

Red Hat では、準備として Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) コースを受講しておくことを推奨します。コースを受講することは必須ではなく、試験のみを受けることもできます。

Red Hat のトレーニングコースに参加することは、試験対策として重要ですが、試験の合格を保証するものではありません。それまでの経験、訓練、適性なども試験に合格するための重要な要素となります。

Red Hat 製品のシステム管理に関するさまざまな書籍や情報が提供されています。Red Hat では、そのような資料のいずれも試験対策ガイドとして公式に保証していません。とはいえ、そのような追加情報は理解を深めるのに役立つことがあります。

試験の形式

この試験は、Red Hat OpenShift AI の設定や管理に必要なスキルと知識を評価する実技試験です。Red Hat OpenShift Container Platform と Red Hat OpenShift AI を使用して一連の設定作業や管理作業を実行し、基準を満たしているかどうかが評価されます。実技試験では、受験者は実際の業務と同様のタスクを実行する必要があります。

試験結果と通知方法

試験の正式な結果は、Red Hat Certification Central から送付されます。 試験官やトレーニングパートナーが受験生に直接結果を報告することは認められていません。通常、試験結果は米国の 3 営業日以内に送付されます。

試験結果には合計得点のみ記載され、個々の項目ごとの成績は通知されません。また、それに関するお問い合わせには回答しかねますので、あらかじめご了承ください。

• Red Hat OpenShift AI Administration (AI263)
• Creating Machine Learning Models with Red Hat OpenShift AI (AI264)
• Deploying Machine Learning Models with Red Hat OpenShift AI (AI265)
• Automating AI/ML workflows with Red Hat OpenShift AI (AI266)

上記のコースは、Developing and Deploying AI/ML applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) を受講することで、バンドルとして受講できます。