Mode convergé WEKA pour AWS - Efficacité des ressources pour les charges de travail IA
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Aperçu
Découvrez comment le mode convergé innovant de WEKA optimise les charges de travail accélérées par GPU et la formation de modèles d'IA sur AWS, améliorant ainsi l'efficacité des ressources et la performance pour les déploiements en nuage.
Programme
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- Introduction à WEKA et AWS
-- Aperçu de l'architecture de WEKA
-- Introduction aux services cloud AWS
-- Intégration de WEKA avec AWS
- Comprendre le Mode Convergé
-- Définition et caractéristiques clés du Mode Convergé
-- Avantages de l'utilisation du Mode Convergé dans les environnements cloud
- Optimisation des Charges de Travail Accélérées par GPU
-- Utilisation et gestion des GPU dans WEKA
-- Stratégies pour optimiser l'apprentissage des modèles d'IA avec des GPUs
-- Études de cas sur l'optimisation des GPU avec WEKA
- Amélioration de l'Efficacité des Ressources
-- Techniques de maximisation du débit de données
-- Optimisations de la mémoire et du stockage
-- Mise en œuvre de pipelines de données efficaces pour les charges de travail d'IA
- Stratégies d'Amélioration des Performances
-- Surveillance et analytique pour les métriques de performance
-- Identification des goulots d'étranglement et optimisation des charges de travail
-- Meilleures pratiques pour faire évoluer les applications d'IA en Mode Convergé WEKA
- Applications Pratiques et Cas d'Utilisation
-- Applications réelles de WEKA en IA sur AWS
-- Cas d'utilisation démontrant les gains de performance et d'efficacité
- Sessions de Laboratoire Pratiques
-- Mise en place de WEKA sur AWS
-- Déploiement des charges de travail d'IA en utilisant le Mode Convergé
-- Résolution des problèmes courants dans les déploiements WEKA
- Sujets Avancés et Tendances Actuelles
-- Avancées récentes dans WEKA et l'IA cloud
-- Tendances futures des charges de travail IA et de l'efficacité des ressources
- Conclusion du Cours et Q&R
-- Révision des concepts clés et des outils
-- Forum ouvert pour questions et discussions
-- Ressources pour un apprentissage continu et exploration
Enseigné par
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