AI267

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

Visão geral

Descrição do curso 

Uma introdução ao desenvolvimento e implantação de aplicações de inteligência artificial e machine learning no Red Hat OpenShift AI. 

O curso Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) contém as noções básicas de como usar o Red Hat OpenShift para desenvolver e implantar aplicações de inteligência artificial e machine learning. Ele ajuda os alunos a desenvolver habilidades essenciais para usar o Red Hat OpenShift AI para treinar, desenvolver e implantar modelos de machine learning por meio de uma experiência hands-on.

Este curso é baseado no Red Hat OpenShift® 4.16 e no Red Hat OpenShift AI 2.13.

Resumo do conteúdo do curso

  • Introdução ao Red Hat OpenShift AI
  • Projetos de ciência de dados
  • Jupyter Notebooks
  • Instalação do Red Hat OpenShift AI
  • Gerenciamento de usuários e recursos
  • Imagens personalizadas do Notebook
  • Introdução ao machine learning
  • Modelos de treinamento
  • Aprimoramento do treinamento de modelos com RHOAI
  • Introdução à disponibilização de modelos
  • Disponibilização de modelos no Red Hat OpenShift AI
  • Introdução a pipelines de ciência de dados
  • Trabalho com pipelines
  • Controle de pipelines e experimentos

Público-alvo

  • Cientistas de dados e profissionais de IA que querem usar o Red Hat OpenShift AI para criar e treinar modelos de ML
  • Desenvolvedores que querem criar e integrar aplicações habilitadas para inteligência artificial e machine learning
  • Desenvolvedores, cientistas de dados e profissionais de IA que querem automatizar os fluxos de trabalho de ML
  • Engenheiros de MLOps responsáveis pela operacionalização do ciclo de vida de ML no Red Hat OpenShift AI 

Treinamento recomendado

 Tópicos

Introdução ao Red Hat OpenShift AI
Identifique as principais funcionalidades do Red Hat OpenShift AI e descreva a arquitetura e os componentes do Red Hat AI.

Projetos de ciências de dados
Organize o código e a configuração usando projetos de ciência de dados, workbenches e conexões de dados

Jupyter Notebooks
Use os notebooks Jupyter para executar e testar códigos de maneira interativa

Instalação do Red Hat OpenShift AI
Instale o Red Hat OpenShift AI e gerencie os componentes dele

Gerenciamento de usuários e recursos
Gerencie usuários do Red Hat OpenShift AI e aloque recursos

Imagens personalizadas do Notebook
Crie e importe imagens personalizadas do Notebook para o Red Hat OpenShift AI

Introdução ao machine learning
Descreva conceitos básicos de machine learning, diferentes tipos de ML e seus fluxos de trabalho

Modelos de treinamento
Treine modelos usando workbenches padrão e personalizados

Aprimoramento do modelo de treinamento com o RHOAI
Use o RHOAI para aplicar as práticas recomendadas de machine learning e ciência de dados

Introdução à disponibilização de modelos
Descreva os conceitos e componentes necessários para exportar, compartilhar e disponibilizar modelos treinados de machine learning

Disponibilização de modelos no Red Hat OpenShift AI
Disponibilize modelos treinados de machine learning com o OpenShift AI

Introdução aos pipelines de ciência de dados
Defina e configure pipelines de ciência de dados

Trabalho com pipelines
Crie pipelines de ciência de dados com o Kubeflow SDK e o Elyra

Controle de pipelines e experimentos
Configure, monitore e rastreie pipelines com artefatos, métricas e experimentos

 Resultados

Impacto na organização

  • As organizações coletam e armazenam grandes quantidades de informações de várias fontes. Com o Red Hat OpenShift AI, as organizações contam com uma plataforma pronta para analisar dados, visualizar tendências e padrões e prever resultados de negócios usando algoritmos de machine learning e inteligência artificial.

Impacto no profissional

  • Ao concluir este curso, você saberá as noções básicas da arquitetura do Red Hat OpenShift AI. Você será capaz de instalar o Red Hat OpenShift AI, gerenciar alocações de recursos, atualizar componentes e administrar usuários e permissões. Além disso, poderá treinar, implantar e disponibilizar modelos, incluindo como usar o Red Hat OpenShift AI para aplicar as práticas recomendadas de machine learning e ciência de dados. Por fim, você será capaz de definir e configurar pipelines de ciência de dados com o Red Hat OpenShift AI.

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Disponibilidade para treinamento no local

Treinamentos para equipes podem ser realizados nas suas instalações, presencialmente ou de forma remota.

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