Unterthema: Container-Orchestrierung
Containerisierung ist im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI) eine technologische Methode, bei der Anwendungen und ihre Abhängigkeiten in leichtgewichtigen, isolierten Einheiten, sogenannten Containern, paketiert werden. Diese Technik ermöglicht eine konsistente und wiederholbare Umgebung für das Entwickeln, Testen und Ausführen von KI-Modellen. Containerisierung sorgt dafür, dass die gesamte Softwarekonfiguration, inklusive des Betriebssystems, Bibliotheken und sonstiger Abhängigkeiten, einheitlich ist, unabhängig von der zugrunde liegenden Hardware. Dies ist besonders nützlich in der KI, wo Modelle oft in unterschiedlichen Umgebungen entwickelt und eingesetzt werden müssen, von lokalen Maschinen über Cloud-Services bis hin zu Edge-Geräten.
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Kurse und Trainings, die das Schlagwort Containerisierung und ähnliche Konzepte behandeln, richten sich vor allem an Data Scientists, Machine Learning Engineers, DevOps-Ingenieure und Softwareentwickler, die sich mit der Bereitstellung von KI-Modellen in Produktion beschäftigen. Solche Kurse decken Themen wie die Einrichtung von Container-Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes, den Einsatz von Containern für das Training und Deployen von Machine-Learning-Modellen sowie Best Practices für die Verwaltung von Container-basierten Anwendungen ab. Für Einsteiger bieten einige Programme auch grundlegende Einführungen in Containerisierungstechnologien wie Docker, um ein Fundament für weiterführende Themen zu legen. Fortgeschrittene Kurse könnten sich hingegen auf spezialisierte Aspekte wie Sicherheitsmaßnahmen, Skalierbarkeit und die Integration von Containern in bestehende IT-Infrastrukturen konzentrieren. Diese Kurse fördern somit das Verständnis, wie man KI-Modelle effizient, sicher und verlässlich in verschiedenen Produktionsumgebungen bereitstellt.