EX267

Offerta correlata

Questo esame fa parte dell'offerta formativa Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI with Exam (AI268). Questa offerta è disponibile con uno sconto del 15% sul prezzo locale consigliato dal produttore fino al 30 settembre 2024. Clicca su Scopri di più per iniziare la procedura d'acquisto dalla pagina dell'offerta formativa e seleziona il corso con il relativo esame per ottenere lo sconto. Lo sconto, valido per le offerte indicate, sarà calcolato sul prezzo locale consigliato dal produttore e verrà applicato al momento dell'acquisto. Questa offerta potrebbe non essere cumulabile con altre offerte o altri sconti.

Descrizione dell'esame

Il Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI exam valuta la capacità dei candidati di eseguire il deployment e la configurazione di OpenShift AI per creare, distribuire e gestire modelli di machine learning a supporto delle applicazioni abilitate per l'IA.

Il superamento dell'esame consente di ottenere la qualifica di Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI utile anche per il conseguimento del certificato Red Hat Certified Architect (RHCA®).

Questo esame si basa su Red Hat OpenShift AI versione 2.8 e Red Hat OpenShift Container Platform versione 4.14.

Destinatari dell'esame

• Architetti di sistemi e software che devono dimostrare di comprendere le caratteristiche e le funzionalità di Red Hat OpenShift AI.
• Amministratori di sistema o sviluppatori che devono dimostrare di saper configurare, supportare e gestire OpenShift AI.
• Data scientist che devono dimostrare di saper utilizzare OpenShift AI per sviluppare, addestrare, erogare, testare e monitorare modelli e applicazioni di AI/ML.
• Red Hat Certified Engineer che desiderano diventare Red Hat Certified Architect (RHCA)

Requisiti per accedere all'esame

I candidati a questo esame devono:

• Avere frequentato il corso Red Hat OpenShift Administration I: Containers & Kubernetes (DO180) o avere equivalente esperienza in OpenShift Container Platform in ambito lavorativo
• Avere frequentato il corso Red Hat OpenShift Administration II: Operating a Production Kubernetes Cluster (DO280) o avere equivalente esperienza in OpenShift Container Platform in ambito lavorativo
• Aver frequentato il corso Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) o avere equivalente esperienza nell'utilizzo delle funzionalità di OpenShift AI in ambito lavorativo
• Revisione degli obiettivi dell'esame Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI Exam (EX267)
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In preparazione all'esame

Argomenti di studio per l'esame

I candidati all'esame Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI devono essere in grado di svolgere le seguenti attività. Verrà fornita la documentazione specifica del prodotto pertinente, ma devono essere comunque preparati a svolgere queste attività senza assistenza.

• Installazione di Red Hat OpenShift AI (RHOAI)
• Configurazione e gestione di RHOAI
  • Gestione delle autorizzazioni e le risorse di utenti e gruppi
  • Gestione degli oggetti DataScienceCluster
  • Creazione e pubblicazione di immagini di notebook personalizzate
  • Importazione di immagini dei notebook personalizzati
  • Gestione dell'eliminazione dei notebook inattivi
  • Personalizzazione dell'ambiente di lavoro predefinito e delle dimensioni del server modello
• Elaborazione di progetti di data science
  • Creazione, modifica ed eliminazione di progetti di data science
  • Gestione delle autorizzazioni dei progetti di data science
• Utilizzo degli ambienti di lavoro di data science
  • Comprensione dell'ecosistema Jupyter
  • Creazione, modifica ed eliminazione degli ambienti di lavoro
  • Avvio e arresto degli ambienti di lavoro
  • Gestione delle connessioni dati
  • Gestione degli oggetti delle attestazioni di volume persistenti
  • Esame delle risorse dell'ambiente di lavoro
• Utilizzo di Git per gestire i notebook Jupyter in modo collaborativo
  • Caricamento di un notebook esistente da un repository Git
  • Invio di notebook aggiornati a un repository Git
• Utilizzo dei modelli di machine learning
  • Comprensione dei concetti di base del machine learning
  • Addestramento di modelli in Python utilizzando le librerie di base più diffuse
  • Caricamento di dati in modo scalabile
  • Monitoraggio e valutazione del processo di formazione
• Salvataggio e caricamento dei modelli
  • Salvataggio, esportazione e condivisione dei modelli
  • Distribuzione dei modelli come applicazioni Python
  • Creazione di runtime personalizzati in KServe
  • Distribuzione di un modello utilizzando ModelMesh
• Creazione di pipeline di data science
  • Creazione di pipeline con Elyra
  • Creazione di pipeline con Kubeflow

Per prepararsi

Red Hat consiglia di partecipare al corso Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) per prepararsi. La frequenza dei corsi non è obbligatoria, pertanto è possibile iscriversi solo all'esame.

La frequenza ai corsi Red Hat può dimostrarsi una parte importante della preparazione, tuttavia non garantisce l'esito positivo dell'esame. L'esperienza maturata, la pratica e la predisposizione naturale sono fattori altrettanto determinanti.

Esistono numerosi testi e altre risorse sull'amministrazione di sistema applicata ai prodotti Red Hat. Red Hat non raccomanda alcuna guida ufficiale per la preparazione agli esami, tuttavia la consultazione di materiale integrativo può facilitare la comprensione e risultare utile.

Struttura dell'esame

Questo esame consiste in una valutazione basata sulle prestazioni relativa alle conoscenze e alle competenze richieste per configurare e gestire i cluster Red Hat OpenShift AI. I candidati, che devono eseguire attività di configurazione e amministrazione ordinarie utilizzando Red Hat OpenShift Container Platform e Red Hat OpenShift AI, vengono valutati in base a una serie di criteri oggettivi specifici. Per "esame pratico" si intende che il candidato dovrà svolgere attività analoghe a quelle richieste sul campo.

Notifica dell'esito

I risultati ufficiali degli esami vengono forniti esclusivamente da Red Hat Certification Central. Red Hat non autorizza esaminatori o partner di formazione a comunicare i risultati direttamente ai candidati. Gli esiti degli esami vengono solitamente comunicati entro tre giorni lavorativi in base al calendario statunitense.

I risultati degli esami comunicati rappresentano i punteggi totali. Red Hat non fornisce i risultati sulle singole prove, né informazioni su richiesta.

• Red Hat OpenShift AI Administration (AI263)
• Creating Machine Learning Models with Red Hat OpenShift AI (AI264)
• Deploying Machine Learning Models with Red Hat OpenShift AI (AI265)
• Automating AI/ML workflows with Red Hat OpenShift AI (AI266)

I corsi sopra indicati possono essere seguiti in gruppo sostenendo: Developing and Deploying AI/ML applications on Red Hat OpenShift AI (AI267)