Skalierbare KI/ML-Infrastrukturen

Best Practices für Planung und Umsetzung Wenn Daten im Tera- oder Peta-Bereich verarbeitet werden müssen und Investitionen im sechs- oder siebenstelligen Bereich anstehen, ist durchdachte Planung unabdingbar. Mit Hintergrundwissen und fundierten Markteinschätzungen treffen Sie die richtigen Entscheidungen für zukunftssichere KI/ML-Projekte und haben alle Kostenfaktoren im Blick. Bewährte Technologie-Stacks für praxistaugliche Setups Sie arbeiten bereits mit Kubernetes und OpenShift? Dann wissen Sie, wie viel bei einer Cluster-Konfiguration schiefgehen kann. Oliver Liebel kennt komplexe Systeme aus jahrelanger Erfahrung und zeigt Ihnen mögliche Probleme und Fallstricke auf. Auf dieser Basis entsteht ein moderner Infrastruktur-Stack für KI-/ML-Anwendungen: sowohl in der Cloud als auch On-Premises. Setzen Sie auf Industriestandards Datacenter-GPUs von NVIDIA sind die Arbeitspferde moderner KI/ML-Infrastrukturen. In enger Zusammenarbeit mit NVIDIA wurden die vorgestellten Setups getestet und evaluiert. Profitieren Sie von dieser Praxiserfahrung und erfahren Sie, wie Sie leistungsstarke GPUs richtig in vollautomatisierte und skalierbare Container-Cluster integrieren. Zuverlässig und automatisiert Operator-gestützte Vollautomation ist ein Muss, um containerisierte KI/ML-Infrastrukturen skalierbar, resilient und kosteneffizient zu betreiben. Hands-on führen Sie zahlreiche Beispiele durch Konfigurationen von Praxissystemen, die durch ihren hohen Automationsgrad und Auto-Skalierbarkeit für aktuelle und zukünftige Anforderungen gerüstet sind.