IA et ML : L'aspect opérationnel crucial de l'exécution d'applications dans Kubernetes

Aperçu

Découvrez comment gérer efficacement les opérations d'IA et de ML en utilisant le maillage de services, en se concentrant sur les charges de travail GPU, la multi-location et la mise à l'échelle dans les environnements Kubernetes pour des applications de ML fiables et observables.

Programme

• Introduction à Kubernetes pour l'IA/ML
Aperçu de l'architecture de Kubernetes
Concepts clés : pods, nœuds et clusters
Bases du réseau Kubernetes
• Comprendre les charges de travail IA et ML dans Kubernetes
Caractéristiques des charges de travail IA/ML
Défis courants dans le déploiement de l'IA/ML sur Kubernetes
Introduction à l'utilisation des GPU dans Kubernetes
• Fondamentaux de la grille de services
Définition et avantages d'une grille de services
Aperçu des technologies populaires de grille de services (Istio, Linkerd, etc.)
Mise en œuvre d'une grille de services dans Kubernetes pour les applications IA/ML
• Gestion des charges de travail GPU avec Kubernetes
Configuration de Kubernetes pour la planification des GPU
Meilleures pratiques pour la gestion des ressources GPU
Outils et cadres pour optimiser la performance des charges de travail GPU
• Multi-location dans Kubernetes
Approches pour atteindre la multi-location
Gestion des espaces de noms et des quotas de ressources
Considérations de sécurité dans les environnements multi-locataires
• Mise à l'échelle des applications IA/ML dans Kubernetes
Autoscaling horizontal et vertical des pods
Stratégies d'équilibrage de charge et de résilience
Gestion des charges de travail avec état vs sans état
• Observabilité et surveillance dans les opérations IA/ML
Mise en place de la surveillance pour les applications basées sur Kubernetes
Utilisation d'outils tels que Prometheus et Grafana
Mise en œuvre de la journalisation et du traçage
• Études de cas et meilleures pratiques
Exemples concrets de déploiements IA/ML dans Kubernetes
Leçons apprises et meilleures pratiques de l'industrie
• Résumé et session de questions-réponses
Points clés à retenir du cours
Discussion ouverte pour questions et clarifications

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Sujets

Programmation