Skalierbare KI/ML-Infrastrukturen Evaluieren, Automatisieren, Praxis
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Sprache:Deutsch
79,90 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
05.01.2023
Verlag
Rheinwerk eBooksSeitenzahl
468 (Printausgabe)
Dateigröße
12161 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783836273954
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.
Betrachtet wird der ganze Infrastruktur-Stack: 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
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