Temario del curso
Introducción a la Contenedorización Acelerada por GPU
- Comprensión del uso de GPU en flujos de trabajo de aprendizaje profundo
- Cómo Docker soporta cargas de trabajo basadas en GPU
- Consideraciones clave de rendimiento
Instalación y configuración del NVIDIA Container Toolkit
- Configuración de controladores y compatibilidad con CUDA
- Validación del acceso a GPU dentro de contenedores
- Configuración del entorno de tiempo de ejecución
Construcción de Imágenes Docker Habilitadas para GPU
- Uso de imágenes base de CUDA
- Empaquetado de frameworks de IA en contenedores listos para GPU
- Gestión de dependencias para entrenamiento e inferencia
Ejecución de Cargas de Trabajo de IA Aceleradas por GPU
- Ejecución de trabajos de entrenamiento utilizando GPUs
- Gestión de cargas de trabajo multi-GPU
- Monitoreo del uso de la GPU
Optimización del Rendimiento y Asignación de Recursos
- Limitación y aislamiento de recursos GPU
- Optimización de memoria, tamaños de lote y ubicación de dispositivos
- Ajuste fino del rendimiento y diagnóstico
Inferencia en Contenedores y Servicio de Modelos
- Construcción de contenedores listos para inferencia
- Servicio de cargas de trabajo de alta demanda en GPUs
- Integración de motores de modelos y APIs
Escalamiento de Cargas de Trabajo GPU con Docker
- Estrategias para entrenamiento distribuido de GPU
- Escalamiento de microservicios de inferencia
- Coordinación de sistemas de IA multi-contenedor
Seguridad y Confiabilidad para Contenedores Habilitados para GPU
- Garantizar el acceso seguro a la GPU en entornos compartidos
- Endurecimiento de imágenes de contenedor
- Gestión de actualizaciones, versiones y compatibilidad
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje profundo
- Experiencia con Python y frameworks de IA comunes
- Familiaridad con conceptos básicos de contenedorización
Público objetivo
- Ingenieros de aprendizaje profundo
- Equipos de investigación y desarrollo
- Entrenadores de modelos de IA
Testimonios (3)
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el formador tenía mucho conocimiento y paciencia para compartir con nosotros
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