AI267

Développement et déploiement d'applications d'IA/AA sur Red Hat OpenShift AI

Présentation

Offre spéciale

Ce cours fait partie de l'offre groupée Développement et déploiement d'applications d'IA/AA sur Red Hat OpenShift AI avec examen (AI268) pour laquelle vous pouvez bénéficier d'une remise de 15 % sur le prix de vente conseillé jusqu'au 30 septembre 2024. Pour bénéficier de l'offre, cliquez sur le bouton Découvrez-les, puis sélectionnez la version du cours incluant l'examen. La remise s'applique au prix de vente conseillé des offres éligibles au moment du paiement. Cette offre n'est pas cumulable avec d'autres offres ou remises.

Description du cours

Présentation du développement et du déploiement d'applications d'intelligence artificielle/apprentissage automatique (IA/AA) sur Red Hat OpenShift AI.

Ce cours permet de maîtriser les bases de l'utilisation de Red Hat OpenShift pour développer et déployer des applications d'IA/AA. Au moyen d'exercices pratiques, les participants apprennent à entraîner, développer et déployer des modèles d'apprentissage automatique avec Red Hat OpenShift AI.

Ce cours repose sur la version 4.14 de Red Hat OpenShift® et sur la version 2.8 de Red Hat OpenShift AI.

Remarque : ce cours est proposé soit sous la forme d'une formation de trois jours en présentiel, soit sous la forme d'une classe virtuelle de quatre jours, ou encore, en autonomie. La durée peut varier en fonction de la prestation. Pour plus d'informations sur le cours, le calendrier et la tarification, sélectionnez un lieu, puis lancez la recherche dans le menu situé à droite.

Contenu du cours

  • Présentation de Red Hat OpenShift AI
  • Projets de science des données
  • Notebooks Jupyter
  • Installation de Red Hat OpenShift AI
  • Gestion des utilisateurs et des ressources
  • Images de notebook personnalisées
  • Présentation de l'apprentissage automatique
  • Modèles d'entraînement
  • Amélioration de l'entraînement des modèles avec Red Hat OpenShift AI
  • Présentation de la mise à disposition de modèles
  • Mise à disposition de modèles dans Red Hat OpenShift AI
  • Présentation de l'automatisation des workflows
  • Pipelines Elyra
  • Pipelines KubeFlow

Public ciblé

  • Data scientists et professionnels de l'IA qui souhaitent utiliser Red Hat OpenShift AI pour créer et entraîner des modèles d'AA
  • Équipes de développement qui souhaitent créer et intégrer des applications d'IA/AA
  • Équipes d'ingénierie MLOps responsables de l'installation, de la configuration, du déploiement et de la surveillance des applications d'IA/AA sur Red Hat OpenShift AI

Formations recommandées

Technologies requises

  • Aucun cours en salle de classe avec instructeur ne sera disponible.

Programme

Programme du cours

Présentation de Red Hat OpenShift AI

Identifier les principales fonctions de Red Hat OpenShift AI et décrire l'architecture ainsi que les composants de la solution d'IA de Red Hat

Projets de science des données

Organiser le code et la configuration à l'aide de projets de science des données, de workbenches et de connexions de données

Notebooks Jupyter

Utiliser des notebooks Jupyter pour exécuter et tester du code de manière interactive

Installation de Red Hat OpenShift AI

Installer Red Hat OpenShift AI à l'aide de la console web et de l'interface de ligne de commande, et gérer les composants de Red Hat OpenShift AI

Gestion des utilisateurs et des ressources

Gérer les utilisateurs Red Hat OpenShift AI et allouer les ressources pour les workbenches

Images de notebook personnalisées

Créer des images de notebook personnalisées et importer un notebook personnalisé via le tableau de bord de Red Hat OpenShift AI

Présentation de l'apprentissage automatique

Décrire les concepts de base de l'apprentissage automatique, ses différents types et ses workflows

Modèles d'apprentissage automatique

Entraîner des modèles grâce à des workbenches par défaut et personnalisés

Amélioration de l'entraînement des modèles avec Red Hat OpenShift AI

Utiliser Red Hat OpenShift AI pour appliquer les meilleures pratiques de l'apprentissage automatique et de la science des données

Présentation de la mise à disposition de modèles

Décrire les concepts et les composants requis pour exporter, partager et mettre à disposition des modèles d'apprentissage automatique entraînés

Mise à disposition de modèles dans Red Hat OpenShift AI

Mettre à disposition des modèles d'apprentissage automatique entraînés avec OpenShift AI

Serveurs de modèles personnalisés

Déployer et mettre à disposition des modèles d'apprentissage automatique à l'aide d'environnements d'exécution réservés à la mise à disposition de modèles personnalisés

Présentation des pipelines de science des données

Créer, exécuter, gérer et résoudre les problèmes des pipelines de science des données

Pipelines Elyra

Créer un pipeline de science des données avec Elyra

Pipelines KubeFlow

Créer un pipeline de science des données avec le SDK KubeFlow

Bénéfices

Bénéfices pour l'entreprise

  • Les entreprises collectent et stockent d'énormes quantités d'informations issues de sources diverses. Avec Red Hat OpenShift AI, elles disposent d'une plateforme pour analyser ces données, visualiser les tendances et les schémas, et prévoir les résultats à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle.

Bénéfices pour le participant

  • Après avoir suivi ce cours, vous comprendrez les bases de l'architecture de Red Hat OpenShift AI. Vous serez en mesure d'installer la solution Red Hat OpenShift AI, de gérer l'allocation des ressources, de mettre à jour les composants ainsi que de gérer les utilisateurs et leurs autorisations. Vous pourrez également entraîner, déployer et mettre à disposition des modèles, et vous saurez utiliser Red Hat OpenShift AI pour appliquer les meilleures pratiques de l'apprentissage automatique et de la science des données. Enfin, vous serez capable de créer, d'exécuter, de gérer et de résoudre les problèmes des pipelines de science des données.

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