Skalierbare KI/ML-Infrastrukturen, 1. Auflage

- NVIDIA-GPUs in Container-Systemen Expertenwissen zur Evaluierung, Automatisierung und für die Praxis

Kurzbeschreibung

Kubernetes- und Openshift-Cluster mit NVIDIA-GPUs
Skalierbare und resiliente Infastruktren in der Cloud oder On Prem
Vollautomation mit IaC und Operatoren

Sprache: Deutsch
Autor: Oliver Liebel
Verlag: Rheinwerk Verlag
Ausstattung: Buch mit Hardcover 468 Seiten
Lieferzeit: 2-5 Tage

Unser Preis: € 79,90 (incl. 7% MWSt, netto € 74,67)

ab € 59,50 versandkostenfrei im Inland

Zusammenfassung

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