Skalierbare KI/ML-Infrastrukturen
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- Kubernetes- und OpenShift-Cluster mit NVIDIA-GPUs
- Skalierbare und resiliente Infrastrukturen in der Cloud oder On-Prem
- Vollautomation mit IaC und Operatoren
Evaluieren, Automatisieren, Praxis
Moderne KI/ML-Modelle brauchen leistungsstarke Infrastrukturen. Wie Sie abseits der Hypes resiliente, hochautomatisierte und autoskalierbare Systeme für Produktiv-Workloads aufbauen, zeigt Ihnen Oliver Liebel in diesem Wegweiser. Sie erfahren, wie Sie NVIDIAs Datacenter-GPUs nahtlos in Hypervisoren und moderne Container-Infrastrukturen integrieren, sie Operator-gestützt mit Kubernetes bzw. OpenShift verwalten und daraus praxistaugliche Setups machen, die im Unternehmenseinsatz und echten Business Cases bestehen.
Betrachtet wird der ganze Infrastruktur-Stack, mit Fokus auf effizienter Vollautomation: Von On-Premises-Installationen auf vSphere oder Cloud-Setups auf GCP und AWS über Plattform-Automation per IaaS/IaC sowie den GPU- und Network-Operatoren bis hin zu einem Ausblick auf AI End-to-End-Tool-Stacks.
Aus dem Inhalt:
- KI/ML: Grundlagen und Use Cases
- Infrastruktur planen: On-Premises, Cloud oder Hybrid?
- Technischer Background: KI/ML mit NVIDIA-GPUs
- GPU-Modi: Passthrough-MIG vs. MIG-backed vGPU vs. vGPU
- NVIDIA-GPUs auf vSphere On-Prem implementieren
- NVIDIA AI Enterprise
- KI/ML-Cluster mit Kubernetes und OpenShift
- GPU-spezifische Operatoren
- GPU-Cluster mit OpenShift
- Von CI/CD über GitOps zu MLOps
- ML-Pipelines & AI End-to-End
Autor:
Dipl.-Ing. Oliver Liebel ist LPI-zertifizierter Linux-Enterprise-Experte, Partner von Red Hat und SUSE und steht in engem Kontakt mit NVIDIAs EGX-Abteilung.