Kursüberblick
Das Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI Exam testet die Fähigkeit der Kandidaten, OpenShift AI bereitzustellen und so zu konfigurieren, dass Modelle für maschinelles Lernen erstellt, bereitgestellt und verwaltet werden, um KI-fähige Anwendungen zu unterstützen.
Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Sie die Zertifizierung als Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI, die auch auf die Qualifikation alsRed Hat Certified Architect (RHCA®) angerechnet wird.
Diese Prüfung basiert auf Red Hat OpenShift AI Version 2.8 und Red Hat OpenShift Container Platform Version 4.14.
Zielgruppe
- System- und Software-Architects, die Kenntnisse über die Features und Funktionen von Red Hat OpenShift AI nachweisen müssen.
- Systemadministratorenoder Entwicklungsteams, die nachweisen müssen, dass sie OpenShift AI konfigurieren, unterstützen und warten können.
- Data Scientists,die Kenntnisse in der Verwendung von OpenShift AI zum Entwickeln, Trainieren, Bereitstellen, Testen und Überwachen von KI/ML-Modellen und -Anwendungen nachweisen müssen.
- Red Hat Certified Engineers, die Red Hat Certified Architect (RHCA) werden möchten
Voraussetzungen
An dieser Prüfung Teilnehmer sollten:
- Am Kurs Red Hat OpenShift Administration I: Containers & Kubernetes (DO180) teilgenommen haben oder vergleichbare Erfahrungen in der Verwendung von OpenShift Container Platform vorweisen können.
- Am Kurs Red Hat OpenShift Administration II: Configuring a Production Cluster (DO280) teilgenommen haben oder vergleichbare Erfahrungen in der Verwendung von OpenShift Container Platform vorweisen können.
- Am Kurs Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) teilgenommen haben oder vergleichbare Erfahrungen in der Verwendung von den Funktionen von OpenShift AI vorweisen können.
- Die Ziele der Prüfung zum Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI (EX267) prüfen.
- Nehmen Sie an unserem kostenlosen Einstufungstest teil, um den Kurs zu finden, der zur Vorbereitung auf diese Prüfung am besten geeignet ist
Vorbereitung
Red Hat empfiehlt Ihnen, den Kurs Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) zur Vorbereitung zu belegen. Die Teilnahme an diesen Kursen ist nicht erforderlich; die Teilnehmer können wählen, ob sie nur die Prüfung ablegen möchten.
Auch wenn die Teilnahme an Red Hat Kursen einen wichtigen Teil der Prüfungsvorbereitung darstellt, ist sie keine Garantie für das Bestehen der Prüfung. Vorherige Erfahrung, Praxis und Eignung sind darüber hinaus wichtige Erfolgsfaktoren.
Zur Systemadministration für Red Hat Produkte sind zahlreiche Bücher und andere Ressourcen erhältlich. Eine offizielle Empfehlung zur Nutzung solcher Materialien für die Vorbereitung auf die Prüfungen gibt Red Hat jedoch nicht. Dennoch kann sich weiterführende Literatur stets als hilfreich erweisen.
Kursinhalt
Lerninhalte für die Prüfung
Teilnehmer mit dem Ziel Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI sollten in der Lage sein, die folgenden Aufgaben zu erfüllen. Relevante produktspezifische Dokumentation wird bereitgestellt, aber die Teilnehmer sollten darauf vorbereitet sein, diese Aufgaben ohne Hilfe auszuführen.
- Installieren von Red Hat OpenShift AI
- Konfigurieren und Verwalten von RHOAI
- Verwalten von Nutzer- und Gruppenberechtigungen und -ressourcen
- Verwalten des DataScienceCluster-Objekts
- Erstellen und Veröffentlichen von benutzerdefinierten Notebook Images
- Importieren von Notebook Images
- Verwalten von Culling im Leerlauf von Notebooks
- Grössenanpassung der Standard-Workbench- und Modellserver
- Arbeiten an Data Science-Projekten
- Erstellen, Ändern und Löschen von Data Science-Projekten
- Verwalten von Data Science-Projektberechtigungen
- Verwenden von Data Science Workbenches
- Verstehen des Jupyter-Ökosystems
- Erstellen, Ändern und Löschen von Workbenches
- Starten und Stoppen von Workbenches
- Verwalten von Datenverbindungen
- Verwalten von Persistent Volume Claim-Objekten
- Überprüfen von Workbench-Ressourcen
- Verwenden von Git für die gemeinsame Verwaltung von Jupyter-Notebooks
- Hochladen eines vorhandenen Notebooks aus einem Git-Repository
- Übertragen aktualisierter Notebooks per Push an ein Git-Repository
- Arbeiten mit Modellen für maschinelles Lernen
- Grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens
- Trainieren von Modellen in Python mit beliebten grundlegenden Libraries
- Skalierbares Laden von Daten
- Überwachen und Bewerten des Trainingsprozesses
- Speichern und Laden von Modellen
- Speichern, Exportieren und Freigeben von Modellen
- Bereitstellen von Modellen als Python-Anwendungen
- Erstellen einer benutzerdefinierten Runtime in KServe
- Bereitstellen eines Modells mit ModelMesh
- Erstellen von Data Science Pipelines
- Erstellen von Pipelines mit Elyra
- Erstellen von Pipelines mit Kubeflow
Prüfungsformat
Diese Prüfung ist eine leistungsbasierte Bewertung der für die Konfiguration und Verwaltung von Red Hat OpenShift AI erforderlichen Kenntnisse und Fertigkeiten. Die Teilnehmer führen routinemässige Konfigurations- und Verwaltungsaufgaben mit Red Hat OpenShift Container Platform und Red Hat OpenShift AI durch und werden danach bewertet, ob sie bestimmte objektive Kriterien erfüllt haben. Im leistungsorientierten Testverfahren müssen die Prüfungsteilnehmer Aufgaben bewältigen, die ähnlich denen sind, die sie im Arbeitsalltag zu erfüllen haben.
Bekanntgabe von Prüfungsergebnissen
Die offiziellen Prüfungsergebnisse werden ausschliesslich auf der Website Red Hat Certification Central veröffentlicht. Red Hat erlaubt Prüfern oder Trainingspartnern nicht, den Teilnehmer die Ergebnisse direkt mitzuteilen. In der Regel wird das Ergebnis innerhalb von 3 US-Werktagen mitgeteilt.
Die Prüfungsergebnisse werden in Form einer Gesamtpunktzahl kommuniziert. Red Hat erteilt keine Informationen über einzelne Prüfungselemente und gibt auch auf Anfrage keine weiteren Auskünfte.