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    Red Hat Track 05

    고성능 AI 인프라
    최적화 및 튜닝

    Red Hat Track 05

    assignment

    교육 일정

    개강 준비 중

    교육 시간

    오전 9시 30분 ~ 오후 5시 30분

    public

    실 납부 교육비

    94,500원

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    과정 한 줄 소개

    GPU 기반 AI 워크로드를 안정적으로 운영하기 위해 인프라 성능, 자원 관리, 확장성, 튜닝 관점을 실습하는 과정입니다.

    과정 개요

     

    고성능 AI 인프라 최적화 및 튜닝 과정은 AI 모델 운영 환경에서 중요한 GPU 자원, 성능 최적화,
    확장성, 모니터링 관점을 다루는 실무형 과정입니다.

    AI 워크로드는 일반 애플리케이션보다 높은 연산 자원과 안정적인 인프라 구성이 필요합니다.
    따라서 GPU 리소스 사용, 모델 서빙 성능, 워크로드 배치, 모니터링, 병목 분석과 같은
    인프라 운영 역량이 중요합니다.

    이 과정은 OpenShift AI와 고성능 인프라 환경을 바탕으로
    AI 서비스 운영에 필요한 성능 최적화와 튜닝 관점을 이해하고,
    GPU 기반 AI 인프라 운영의 핵심 요소를 학습하는 데 초점을 둡니다.

    주요 학습 내용

    to of
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    과정 한 줄 소개

    GPU 기반 AI 워크로드를 안정적으로 운영하기 위해
    인프라 성능, 자원 관리, 확장성, 튜닝 관점을 실습하는
    과정입니다.

    과정 개요

     

    고성능 AI 인프라 최적화 및 튜닝 과정은 AI 모델 운영 환경에서 중요한 GPU 자원, 성능 최적화,
    확장성, 모니터링 관점을 다루는 실무형 과정입니다.

    AI 워크로드는 일반 애플리케이션보다 높은 연산 자원과 안정적인 인프라 구성이 필요합니다.
    따라서 GPU 리소스 사용, 모델 서빙 성능, 워크로드 배치, 모니터링, 병목 분석과 같은
    인프라 운영 역량이 중요합니다.

    이 과정은 OpenShift AI와 고성능 인프라 환경을 바탕으로
    AI 서비스 운영에 필요한 성능 최적화와 튜닝 관점을 이해하고,
    GPU 기반 AI 인프라 운영의 핵심 요소를 학습하는 데 초점을 둡니다.

    주요 학습 내용

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