In diesem kurzen, praxisorientierten Kurs lernen Sie, wie Sie schnelle und effiziente KI-Trainings- und Inferenz-Pipelines erstellen, indem Sie sowohl das Laden der Daten als auch die Rechengrafen optimieren. Zunächst erstellen Sie parallele Datenpipelines mit hohem Durchsatz, die die GPUs kontinuierlich auslasten und Engpässe beim Training reduzieren. Anschließend analysieren Sie den Rechengraf eines Modells, um redundante Operationen zu identifizieren und zu entfernen, die die Ausführung verlangsamen. Mithilfe gezielter Lehrvideos, praktischer Übungen und angeleiteter Coach-Aktivitäten exportieren Sie ein optimiertes Modell neu und überprüfen echte Verbesserungen bei der Latenz. Am Ende sind Sie in der Lage, Leistungsprobleme zu diagnostizieren, Pipelines zu optimieren und Optimierungstechniken anzuwenden, die KI-Systeme schneller, zuverlässiger und kosteneffizienter machen.
Optimierung der KI: Aufbau schneller, effizienter Pipelines
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Optimierung der KI: Aufbau schneller, effizienter Pipelines
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Deep Learning Technik“
Dozent: ansrsource instructors
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
1 Stunde zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenflussdiagramme (DFDs)
- Kategorie: Verifizierung und Validierung
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Modell-Optimierung
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Graphentheorie
- Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Leistungsprüfung
- Kategorie: Datenfluss
- Kategorie: Datenmanipulation
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: AI-Arbeitsabläufe
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
März 2026
Unterrichtet in Englisch
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
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Dozent
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Larry W.
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