Überblick
Eine Einführung in die Entwicklung und Bereitstellung von KI/ML-Anwendungen auf Red Hat OpenShift AI.
Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) vermittelt Teilnehmer grundlegende Kenntnisse darüber, wie sie KI/ML-Anwendungen mit Red Hat OpenShift entwickeln und bereitstellen können. Die Teilnehmer erwerben durch praktische Erfahrungen wichtige Kompetenzen für die Verwendung von Red Hat OpenShift AI zum Trainieren, Entwickeln und Bereitstellen von ML-Modellen (Machine Learning).
Dieser Kurs basiert auf Red Hat OpenShift® 4.14 und Red Hat OpenShift AI 2.8. Das Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI (EX267) ist in diesem Angebot enthalten.
Zielgruppe
- Data Scientists und KI-Fachkräfte, die Red Hat OpenShift AI zum Erstellen und Trainieren von ML-Modellen verwenden möchten
- Entwicklungsteams, die KI/ML-fähige Anwendungen entwickeln und integrieren möchten
- MLOps Engineers, die für die Installation, Konfiguration, Bereitstellung und Überwachung von KI/ML-Anwendungen auf Red Hat OpenShift AI verantwortlich sind
Voraussetzungen
- Git-Erfahrung erforderlich
- Erfahrung in der Python-Entwicklung oder Abschluss des Kurses Python Programming with Red Hat (AD141) erforderlich
- Kenntnisse in Red Hat OpenShift oder Abschluss des Kurses Red Hat OpenShift Developer II: Building and Deploying Cloud-native Applications (DO288) erforderlich
- Grundkenntnisse in den Bereichen KI, Data Science und Machine Learning werden empfohlen
Kursziele
Auswirkungen auf die Organisation
Organisationen erfassen und speichern riesige Mengen an Daten aus mehreren Quellen. Red Hat OpenShift AI bietet Unternehmen eine Plattform, um Daten zu analysieren, Trends und Muster zu visualisieren und zukünftige Geschäftsergebnisse mit Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz vorherzusagen.
Auswirkungen auf Einzelne
In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der Architektur von Red Hat OpenShift AI kennen. Nach Abschluss des Kurses können Sie Red Hat OpenShift AI installieren, Ressourcenzuordnungen verwalten, Komponenten aktualisieren und Nutzende sowie deren Berechtigungen verwalten. Sie sind in der Lage, Modelle zu trainieren und bereitzustellen und dabei Best Practices in Machine Learning und Data Science mit Red Hat OpenShift AI anzuwenden. Ausserdem können Sie Data Science-Pipelines erstellen, ausführen und verwalten sowie Probleme beheben.
Produktbeschreibung
- Einführung in Red Hat OpenShift AI
- Data Science-Projekte
- Jupyter Notebooks
- Installieren von Red Hat OpenShift AI
- Verwalten von Nutzenden und Ressourcen
- Benutzerdefinierte Notebook Images
- Einführung in Machine Learning
- Trainieren von Modellen
- Verbessertes Modelltraining mit RHOAI
- Einführung in die Modellbereitstellung
- Modellbereitstellung in Red Hat OpenShift AI
- Einführung in die Workflow-Automatisierung
- Elyra-Pipelines
- Kubeflow-Pipelines
Outline
Einführung in Red Hat OpenShift AI
Identifizieren der wichtigsten Funktionen von Red Hat OpenShift AI und beschreiben der Architektur und Komponenten von Red Hat AI
Data Science-Projekte
Organisieren von Code und Konfiguration mithilfe von Data Science-Projekten, Workbenches und Datenverbindungen
Jupyter Notebooks
Verwenden von Jupyter Notebooks zum interaktiven Ausführen und Testen von Code
Installieren von Red Hat OpenShift AI
Installieren von Red Hat OpenShift AI mit der Webkonsole und CLI und Verwalten von Komponenten von Red Hat OpenShift AI
Verwalten von Nutzenden und Ressourcen
Verwalten von Nutzenden von Red Hat OpenShift AI sowie die Ressourcenzuweisung für Workbenches
Benutzerdefinierte Notebook Images
Erstellen von benutzerdefinierten Notebook Images und Importieren von benutzerdefinierten Notebooks über das Dashboard von Red Hat OpenShift AI
Einführung in Machine Learning
Beschreiben grundlegender ML-Konzepte, verschiedene Arten von Machine Learning sowie ML-Workflows
Trainieren von Modellen
Trainieren von Modellen mit standardmässigen und benutzerdefinierten Workbenches
Verbessertes Modelltraining mit RHOAI
Anwenden von RHOAI Best Practices in Machine Learning und Data Science
Einführung in die Modellbereitstellung
Beschreiben der Konzepte und Komponenten, die zum Exportieren, Freigeben und Bereitstellen von trainierten ML-Modellen erforderlich sind
Modellbereitstellung in Red Hat OpenShift AI
Bereitstellen von trainierten ML-Modellen mit OpenShift AI
Einführung in Data Science Pipelines
Erstellen, Ausführen, Verwalten und Fehlerbehebung von Data Science Pipelines
Elyra Pipelines
Erstellen von Data Science Pipelines mit Elyra
Kubeflow Pipelines
Erstellen von Data Science Pipelines mit Kubeflow Pipelines