AI268

교육 과정 개요

Red Hat OpenShift AI에서의 AI/ML 애플리케이션 개발 및 배포 소개

Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI(AI267)에서는 Red Hat OpenShift를 사용하여 AI/ML 애플리케이션을 개발하고 배포하는 방법에 대한 기본 지식을 학습합니다. 이 교육 과정을 통해 수강생은 Red Hat OpenShift AI를 사용하여 머신 러닝 모델의 학습, 개발, 배포에 필요한 핵심 기술을 핸즈온 경험을 통해 습득할 수 있습니다.

이 교육 과정은 Red Hat OpenShift® 4.16 및 Red Hat OpenShift AI 2.13을 기반으로 합니다. 이 과정에는 Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI Exam(EX267)이 포함되어 있습니다.

교육 과정 내용 요약

• Red Hat OpenShift AI 소개
• 데이터 사이언스 프로젝트
• Jupyter Notebook
• Red Hat OpenShift AI 설치
• 사용자 및 리소스 관리
• 사용자 정의 Notebook 이미지
• 머신 러닝 소개
• 모델 학습
• RHOAI로 모델 학습 향상
• 모델 제공 소개
• Red Hat OpenShift AI의 모델 제공
• 데이터 사이언스 파이프라인 소개
• 파이프라인 작업
• 파이프라인 및 실험 제어

교육 대상

• Red Hat OpenShift AI를 사용하여 ML 모델을 빌드하고 학습시키고자 하는 데이터 사이언티스트 및 AI 실무자
• AI/ML 지원 애플리케이션을 빌드하고 통합하고자 하는 개발자
• ML 워크플로우를 자동화하고자 하는 개발자, 데이터 사이언티스트 및 AI 실무자
• Red Hat OpenShift AI에서 ML 라이프사이클 운영을 담당하는 MLOps 엔지니어

권장 교육

• Git 사용 경험 필요
• Python 개발 경험 필요 또는 Python Programming with Red Hat(AD141) 교육 과정 이수
• Red Hat OpenShift 경험 필요 또는 Red Hat OpenShift Developer II: Building and Deploying Cloud-native Applications(DO288) 교육 과정 이수
• AI, 데이터 사이언스, 머신 러닝 분야에 대한 기본적인 경험 보유 권장

기술 고려 사항

• ILT 강의실을 이용할 수 없음

교육 과정 내용

Red Hat OpenShift AI 소개

Red Hat OpenShift AI의 주요 기능을 파악하고 Red Hat AI의 아키텍처와 구성 요소를 설명합니다.

데이터 사이언스 프로젝트

데이터 사이언스 프로젝트, 워크벤치, 데이터 연결을 사용하여 코드 및 구성을 관리합니다.

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook을 사용하여 대화형으로 코드를 실행하고 테스트합니다.

Red Hat OpenShift AI 설치

Red Hat OpenShift AI를 설치하고 Red Hat OpenShift AI 구성 요소를 관리합니다.

사용자 및 리소스 관리

Red Hat OpenShift AI 사용자를 관리하고 리소스를 할당합니다.

사용자 정의 Notebook 이미지

Red Hat OpenShift AI에서 사용자 정의 Notebook 이미지를 생성하고 가져옵니다.

머신 러닝 소개

기본적인 머신 러닝 개념, 다양한 유형의 머신 러닝, 머신 러닝 워크플로우를 설명합니다.

모델 학습

기본 및 사용자 정의 워크벤치를 사용하여 모델을 학습시킵니다.

RHOAI로 모델 학습 향상

RHOAI를 사용하여 머신 러닝 및 데이터 사이언스에 모범 사례를 적용합니다.

모델 제공 소개

학습된 머신 러닝 모델을 내보내고 공유하고 제공하는 데 필요한 개념 및 구성 요소를 설명합니다.

Red Hat OpenShift AI의 모델 제공

OpenShift AI로 학습된 머신 러닝 모델을 제공합니다.

데이터 사이언스 파이프라인 소개

데이터 사이언스 파이프라인을 정의하고 설정합니다.

파이프라인 작업

Kubeflow SDK와 Elyra를 사용하여 데이터 사이언스 파이프라인을 구축합니다.

파이프라인 및 실험 제어

아티팩트, 메트릭, 실험을 통해 파이프라인을 구성하고 모니터링 및 추적합니다.

조직에 미치는 효과

• 조직은 다양한 소스에서 방대한 양의 정보를 수집하고 저장합니다. Red Hat OpenShift AI를 통해 조직은 머신 러닝과 인공지능 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고, 추세와 패턴을 시각화하고, 향후 비즈니스 성과를 예측할 수 있는 플랫폼을 확보할 수 있습니다.

개인에게 미치는 효과

• 이 교육 과정을 이수하면 Red Hat OpenShift AI 아키텍처의 기본 지식을 이해할 수 있습니다. Red Hat OpenShift AI를 설치하고, 리소스 할당을 관리하고, 구성 요소를 업데이트하고, 사용자와 사용자의 권한을 관리할 수 있습니다. 또한 Red Hat OpenShift AI를 사용하여 머신 러닝 및 데이터 사이언스에 모범 사례를 적용하는 방법을 포함하여 모델을 학습시키고 배포하고 제공할 수 있습니다. 마지막으로, Red Hat OpenShift AI로 데이터 사이언스 파이프라인을 정의하고 설정할 수 있습니다.

권장되는 다음 교육 과정 또는 시험

• Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI Exam(EX267)