Seminar / Training
Überblick
Das Seminar behandelt den Einsatz von DAOS für KI-nahe Datenflüsse, Trainingsdaten, Checkpoints, Feature-Daten, parallele Datenladepfade und datenintensive Pipelines. Es verbindet Storage-Grundlagen mit Anforderungen moderner AI- und Data-Engineering-Teams.
Inhaltsübersicht
- KI-nahe I/O-Muster
- Trainingsdaten, Checkpoints und kleine Dateien
- Container- und Layoutplanung für Pipelines
- Datenbewegung und Vorverarbeitung
- Messung und Abnahme von KI-Workloads
Zielgruppe
KI-Teams, Data-Engineering-Teams, MLOps-Teams, HPC-Anwender, Storage-Architekten und Plattformbetreiber mit datenintensiven AI-Workloads.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Linux, Datenpipelines oder KI-/HPC-Workloads. Tiefe DAOS-Administrationskenntnisse sind nicht erforderlich.
Lernziele
- KI-Workloads aus Storage-Sicht klassifizieren
- Datenladepfade und Checkpoint-Verhalten bewerten
- Containerstrategien für Pipelines ableiten
- Performance- und Konsistenzanforderungen dokumentieren
- Abnahmetests für AI-Workloads planen
Seminarinhalte
1. Workload-Charakterisierung
- Trainingsdaten, Validierungsdaten und Checkpoints trennen
- Kleine Dateien, Streaming und zufällige Zugriffe unterscheiden
- Metadatenlast und Clientparallelität erfassen
2. Container- und Datenlayout
- Containerzuschnitt nach Projekt, Pipeline und Lebenszyklus planen
- Layout- und Redundanzentscheidungen mit Performancezielen abgleichen
- Datenstände für reproduzierbare Experimente organisieren
3. Datenpipeline
- Vorverarbeitung, Import und Datenbewegung einordnen
- Datamover- oder Kopierprozesse kontrolliert vorbereiten
- Übergabe zwischen Data Engineering und Betrieb definieren
4. Messung und Abnahme
- End-to-End-Messung statt Einzelwertgläubigkeit etablieren
- Ladezeit, Durchsatz und Checkpointdauer erfassen
- Abnahmekriterien für produktive Pipelines festlegen
Praxisübungen
- KI-Workload-Profil aufnehmen
- Container- und Datenlayout entwerfen
- Datenladepfad beschreiben
- Messpunkte für Pipeline und Checkpoint festlegen
- Abnahmecheckliste für KI-Workloads erstellen
Fachbereichsleitung / Trainerleitung / Ansprechpartner
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Lucas Beich
Telefon: + 49 (221) 74740055
E-Mail: lucas.beich@seminar-experts.de -
Paul Goldschmidt
Telefon: + 49 (221) 74740055
E-Mail: paul.goldschmidt@seminar-experts.de
Seminardetails
| Dauer: | 2 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weiterer Tag 09:00 Uhr |
| Preis: |
Öffentlich oder Live Stream: € 1.198 zzgl. MwSt. Inhaus: € 3.400 zzgl. MwSt. |
| Teilnehmeranzahl: | min. 2 - max. 8 |
| Teilnehmer: | KI-Teams, Data-Engineering-Teams, MLOps-Teams, HPC-Anwender, Storage-Architekten und Plattformbetreiber mit datenintensiven AI-Workloads. |
| Voraussetzungen: | Grundkenntnisse in Linux, Datenpipelines oder KI-/HPC-Workloads. Tiefe DAOS-Administrationskenntnisse sind nicht erforderlich. |
| Standorte: | Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg |
| Methoden: | Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System |
| Seminararten: | Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht |
| Durchführungsgarantie: | ja, ab 2 Teilnehmern |
| Sprache: | Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich |
| Seminarunterlage: | Dokumentation auf Datenträger oder als Download |
| Teilnahmezertifikat: | ja, selbstverständlich |
| Verpflegung: | Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch) |
| Support: | 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten |
| Barrierefreier Zugang: | an den meisten Standorten verfügbar |
| Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055 |
Seminartermine
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