AI267
Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI
Visão geral
Descrição do curso
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) oferece aos alunos o conhecimento fundamental sobre o uso do 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 (aprendizado de máquina) por meio de uma experiência hands-on.
Este curso é baseado no Red Hat OpenShift ® 4.14 e no Red Hat OpenShift AI 2.8.
Observação: este curso é oferecido como três aulas presenciais e quatro aulas virtuais ou no ritmo que você preferir. A duração pode variar de acordo com a entrega. Para conferir todos os detalhes, a programação e os preços do curso, selecione a localização e clique em "Registre-se" no menu à direita.
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 à automação de fluxos de trabalho
- Pipelines de Elyra
- KubeFlow Pipelines
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
- Engenheiros de MLOps responsáveis por instalar, configurar, implantar e monitorar aplicações de inteligência artificial e machine learning no Red Hat OpenShift AI
Treinamento recomendado
- Experiência com Git é obrigatória
- É obrigatório ter experiência em desenvolvimento em Python ou ter concluído o cursoPython Programming with Red Hat (AD141)
- É obrigatório ter experiência no Red Hat OpenShift ou ter concluído o cursoRed Hat OpenShift Developer II: Building and Deploying Cloud-native Applications (DO288)
- É recomendado ter experiência básica nos campos de IA, ciência de dados e machine learning (aprendizado de máquina)
Considerações sobre tecnologia
- Não haverá aulas no modo presencial
Resumo do curso
Tópicos do curso
Introdução ao Red Hat OpenShift AI
Identifiqueas principais funcionalidades do Red Hat OpenShift AI e descreva a arquitetura e os componentes da IA da Red Hat.
Projetos de ciência de dados
Organize o código e a configure usando projetos de ciência de dados, workbenches e conexões de dados
Jupyter Notebooks
Use os Jupyter notebooks para executar e testar códigos de maneira interativa
Instalação do Red Hat OpenShift AI
Instale o Red Hat OpenShift AI usando o console web e a interface de linha de comando (CLI) e gerencie os componentes do Red Hat OpenShift AI
Gerenciamento de usuários e recursos
Gerencie usuários do Red Hat OpenShift AI e aloque recursos para Workbenches
Imagens personalizadas de notebook
Crie imagens personalizadas de notebook e importe um notebook personalizado por meio do dashboard do Red Hat OpenShift AI
Introdução ao machine learning
Descreva conceitos básicos de machine learning, diferentes tipos de machine learning e fluxos de trabalho de machine learning
Modelos de treinamento
Treine modelos usando workbenches padrão e personalizados
Aprimoramento do treinamento de modelos com 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
Servidores de modelos personalizados
Implante e disponibilize modelos de machine learning usando runtimes de disponibilização de modelos personalizados
Introdução a pipelines de ciência de dados
Crie, execute, gerencie e solucione problemas de pipelines de ciência de dados
Pipelines de Elyra
Crie um pipeline de ciência de dados com Elyra
KubeFlow Pipelines
Crie um pipeline de ciência de dados com SDK do KubeFlow
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 futuros de negócios usando algoritmos de machine learning e inteligência artificial.
Impacto para o profissional
- Ao concluir este curso, você entenderá os fundamentos 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, também poderá treinar, implantar e disponibilizar modelos, incluindo o uso do Red Hat OpenShift AI para aplicar as práticas recomendadas de machine learning e ciência de dados. Finalmente, você poderá criar, executar, gerenciar e solucionar problemas de pipelines de ciência de dados.