Darum lohnt sich der Kurs
Dieses Training vermittelt umfassende Kenntnisse für den Aufbau, den sicheren Betrieb und die Optimierung moderner Rechenzentren für AI Workloads. Sie lernen, moderne Netzwerke für KI-Workloads zu entwerfen, spezialisierte Hardware einzusetzen und AI-Anwendungen effizient zu überwachen und zu betreiben. Praktische Übungen mit Werkzeugen wie Splunk, Cisco Nexus Dashboard Insights und JupyterLab unterstützen den sicheren Umgang mit produktiven AI-Umgebungen.Seminarinhalt
Das Training vermittelt die technischen Grundlagen und Best Practices für AI- und ML-Infrastrukturen in modernen Data Centern. Sie beschäftigen sich mit Netzwerkdesign, Compute- und Storage-Plattformen, Hochleistungsnetzwerken, Automatisierung sowie Monitoring und Troubleshooting von KI-Workloads. Darüber hinaus lernen Sie aktuelle Konzepte rund um Generative AI und deren Einsatz im Netzwerkbetrieb kennen.
Diese Schulung vereint Inhalte aus den Trainings „Operate and Troubleshoot AI Solutions on Cisco Infrastructure (DCAIAOT)“ und „AI Solutions on Cisco Infrastructure Essentials (DCAIE)“
Diese Schulung vereint Inhalte aus den Trainings „Operate and Troubleshoot AI Solutions on Cisco Infrastructure (DCAIAOT)“ und „AI Solutions on Cisco Infrastructure Essentials (DCAIE)“
Programm
Course Outline
Lab Outline
- Fundamentals of AI
- Generative AI
- AI Use Cases
- AI-ML Clusters and Models
- AI Toolset—Jupyter Notebook
- AI Infrastructure
- AI Workloads Placement and Interoperability
- AI Policies
- AI Sustainability
- AI Infrastructure Design
- Key Network Challenges and Requirements for AI Workloads
- AI Transport
- Connectivity Models
- AI Network
- Architecture Migration to AI/ML Network
- Application-Level Protocols
- High-Throughput Converged Fabrics
- Building Lossless Fabrics
- Congestion Visibility
- Data Preparation for AI
- AI/ML Workload Data Performance
- AI-Enabling Hardware
- Compute Resources
- Compute Resource Solutions
- Virtual Resources
- Storage Resources
- Setting Up AI Cluster
- Deploy and Use Open Source GPT Models for RAG
- AI Infrastructure Operations and Monitoring
- Troubleshooting AI Infrastructure
- Troubleshoot Common Issues in AI/ML Fabric
Lab Outline
- AI Toolset—Jupyter Notebook
- AI/ML Workload Data Performance
- Setting Up AI Cluster
- Deploy and Use Open Source GPT Models for RAG
- Troubleshoot Common Issues in AI/ML Fabric
Zielgruppen
- Network Designer*innen
- Network Administrator*innen
- Storage Administrator*innen
- Network Engineers
- Systems Engineers
- Data Center Engineers
- Consulting Systems Engineers
- Technical Solutions Architects
- Cisco Integrator*innen und Partner
- Field Engineers
- Serveradministrator*innen
- Netzwerkmanager*innen
- Programmmanager*innen
- Projektmanager*innen
Vorkenntnisse
- Kenntnisse der Cisco UCS Compute-Architektur und ihrer Betriebsprozesse
- Erfahrung mit Cisco Nexus Switches und deren Funktionen
- Kenntnisse der grundlegenden Cisco Data-Center-Technologien
Trainings zur Vorbereitung
Wichtige Information
WICHTIG: Ihre Cisco Unterlage:
Für den Zugriff auf Ihre Seminarunterlagen ist ein Cisco Account erforderlich.
Wir empfehlen, hierfür eine persönliche E-Mail-Adresse zu verwenden, da die Unterlagen später nicht auf einen anderen Account übertragen werden können.
Registrierung unter: https://id.cisco.com/signin/register
Zertifizierung:
Dieses Training unterstützt Sie bei der Vorbereitung auf die Prüfung 300-640 DCAI die zur Zertifizierung „Cisco Certified Specialist – Data Center AI Infrastructure“ führt. Diese ist ein Teil der „Cisco Certified Network Professional (CCNP) Data Center“.
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Zertifizierung:
Dieses Training unterstützt Sie bei der Vorbereitung auf die Prüfung 300-640 DCAI die zur Zertifizierung „Cisco Certified Specialist – Data Center AI Infrastructure“ führt. Diese ist ein Teil der „Cisco Certified Network Professional (CCNP) Data Center“.
