AIインフラストラクチャと運用の基礎

最新の人工知能アプリケーションには、膨大なコンピューティングパワー、特殊なハードウェア、堅牢なオーケストレーションが必要です。このインフラストラクチャを効率的に運用することは、今日のエンタープライズテクノロジーチームにとって最も重要な課題の1つです。 このテキストベースのコースでは、特殊プロセッサの理解から複雑なワークロードのスケーリングまで、AIインフラストラクチャの基本的な概念を解説します。機械学習モデルや生成AIアプリケーションをサポートするために、ハードウェアおよびソフトウェア環境の計画、監視、最適化方法を学びます。 学習内容: - GPU、TPU、特殊アクセラレータを含む、AIの基本的なハードウェア要件を理解する。 - Kubernetesのようなオーケストレーションプラットフォームを構成・管理し、機械学習ワークロードをスケーリングする。 - 最新のMLOpsプラクティスを実装し、本番環境でのAIモデルのデプロイと監視を効率化する。 - 最新のRetrieval-Augmented Generationパターン向けに、データパイプライン、高性能ストレージ、ベクトルデータベースを最適化する。 - 高性能コンピューティング環境にコスト管理とエネルギー効率戦略を適用する。 コースは、コア用語とハードウェアの基礎から始まり、クラスター管理、オーケストレーション、実際の運用ワークフローへと進みます。テキストによる説明と構造的な解説を通じて、確かな運用基盤を構築します。 このコースは、AIインフラストラクチャに初めて触れるITプロフェッショナル、システム管理者、テクノロジーマネージャーを対象としており、最新モデルを支えるシステムを理解したいと考えている方に最適です。事前のハードウェアエンジニアリングの経験は不要です。 今日から、AI革命を支えるシステムへの理解を深めましょう。