Résumé du cours
Une introduction au développement et au déploiement d’applications AI/ML sur Red Hat OpenShift AI.
Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) fournit aux étudiants les connaissances fondamentales sur l’utilisation de Red Hat OpenShift pour développer et déployer des applications AI/ML. Ce cours aide les étudiants à acquérir des compétences essentielles pour utiliser Red Hat OpenShift AI afin d’entraîner, développer et déployer des modèles de machine learning à travers des exercices pratiques.
Ce cours se base sur Red Hat OpenShift® 4.14 et Red Hat OpenShift AI 2.8. Le Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI (EX267) est inclus dans l’offre.
Moyens d'évaluation :
- Quiz pré-formation de vérification des connaissances (si applicable)
- Évaluations formatives pendant la formation, à travers les travaux pratiques réalisés sur les labs à l’issue de chaque module, QCM, mises en situation…
- Complétion par chaque participant d’un questionnaire et/ou questionnaire de positionnement en amont et à l’issue de la formation pour validation de l’acquisition des compétences
A qui s'adresse cette formation
- Data scientists et praticiens de l’IA qui veulent utiliser Red Hat OpenShift AI pour construire et entraîner des modèles ML
- Développeurs qui veulent créer et intégrer des applications AI/ML
- MLOps engineers responsables de l’installation, de la configuration, du déploiement et de la supervision des applications AI/ML sur Red Hat OpenShift AI
Pré-requis
- Une expérience avec Git est requise
- Une expérience en développement Python est requise, ou avoir suivi le cours Python Programming with Red Hat (AD141)
- Une expérience avec Red Hat OpenShift est requise, ou avoir suivi le cours Red Hat OpenShift Developer II: Building and Deploying Cloud-native Applications (DO288)
- Une expérience de base dans les domaines AI, data science et machine learning est recommandée
Objectifs
Impact on the Organization
Les organisations collectent et stockent d’énormes quantités d’informations provenant de multiples sources. Avec Red Hat OpenShift AI, elles disposent d’une plateforme prête à analyser les données, visualiser les tendances et patterns, et prédire les résultats futurs grâce aux algorithmes de machine learning et d’intelligence artificielle.
[h5Impact on the Individual[/h5]
À l’issue de ce cours, vous comprendrez les fondations de l’architecture Red Hat OpenShift AI. Vous serez capable d’installer Red Hat OpenShift AI, de gérer les allocations de ressources, de mettre à jour les composants et de gérer les utilisateurs ainsi que leurs permissions. Vous serez également capable d’entraîner, de déployer et de servir des modèles, y compris d’utiliser Red Hat OpenShift AI pour appliquer les bonnes pratiques en machine learning et data science. Enfin, vous serez capable de créer, exécuter, gérer et dépanner des data science pipelines.
Contenu
- Introduction à Red Hat OpenShift AI
- Projets de data science
- Jupyter Notebooks
- Installation de Red Hat OpenShift AI
- Gestion des utilisateurs et des ressources
- Images personnalisées de notebooks
- Introduction au machine learning
- Entraînement de modèles
- Amélioration de l’entraînement de modèles avec RHOAI
- Introduction au Model Serving
- Model Serving dans Red Hat OpenShift AI
- Introduction à l’automatisation des workflows
- Elyra Pipelines
- Kubeflow Pipelines
Moyens Pédagogiques :