Schlüsselkomponenten
Die Infrastruktur sollte sowohl Websysteme als auch KI-Dienste unterstützen.
- Proxmox-Cluster
- Kubernetes
- Docker-Ökosystem
- GPU-Inferenzserver
- Ressourcenüberwachung
- CI/CD für die Bereitstellung
Infrastruktur
Cloud, DevOps und Infrastruktur: Server, Kubernetes, Docker, CI/CD und KI-Inferenz
KI-Lösungen benötigen nicht nur Modelle, sondern auch Infrastruktur: Server, Container, Aufgabenwarteschlangen, Überwachung, Inferenzdienste und wiederholbare Bereitstellung.
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Kontext
Infrastruktur als Basis für KI-Projekte
Das Labor verfügt über eine eigene Recheninfrastruktur und nutzt diese für Lehr-, Forschungs- und Anwendungsaufgaben. Dies hilft, Hypothesen zu validieren und Prototypen schneller bereitzustellen.
Ein DevOps-Ansatz ist für jedes ernsthafte Projekt wichtig: Code sollte konsistent in Test- und Produktionsumgebungen laufen und Fehler sollten durch Überwachung sichtbar sein.
Warum es wichtig ist
Die Serverinfrastruktur ermöglicht die Ausführung von Modellen, APIs, Datenbanken, Warteschlangen, Analyse- und Bildungsumgebungen, ohne auf einen einzigen lokalen Computer angewiesen zu sein.
Zuverlässigkeit
Seriöse Systeme benötigen Backups, Protokollierung, Lastkontrolle, ordnungsgemäße Updates und ein Verständnis dafür, welche Dienste kritisch sind.
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Projekte und Forschung des Labors
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FAQ
Fragen, die Partner haeufig stellen
Warum benötigen KI-Projekte GPU-Server?
GPUs beschleunigen das Modelltraining und die Inferenz für Computer Vision, NLP und andere ML-Szenarien, in denen CPUs möglicherweise zu langsam sind.
Ist Kubernetes immer erforderlich?
Nein. Kubernetes ist für viele Dienste, Skalierung und stabile Bereitstellung nützlich. Für kleine Prototypen kann Docker Compose oder ein einfacheres Setup ausreichen.
Können Ressourcen für Bildungsaufgaben angefordert werden?
Ja, für pädagogische Aufgaben können sich Studierende mit dem Ziel, der Nutzungsdauer und dem Bedarf an CPU- oder GPU-Ressourcen an das Labor wenden.
Kooperation
Haben Sie eine Aufgabe in diesem Bereich?
Das Labor ist bereit, Forschung, Prototypen und nichtkommerzielle Projekte mit Universitaeten, Laboren, Unternehmen, Krankenhaeusern und oeffentlichen Einrichtungen zu besprechen.