Formation Certification SUSE Certified Deployment Specialist

Programme de notre formation SUSE Certified Deployment Specialist

[Jour 1 – Matin]

Certification et architecture SUSE AI

• Positionnement de la Formation Certification SUSE Certified Deployment Specialist et objectifs de la certification SUSE Certified Deployment Specialist in SUSE AI
• Notions d’IA générative, de LLM, d’inférence et d’embeddings
• Architecture SUSE AI et rôles des composants d’infrastructure et des applications
• Préparation des hôtes SUSE Linux Enterprise Server ou SUSE Linux Micro, réseau et accès aux dépôts
• Dimensionnement initial des ressources CPU, RAM, GPU et stockage selon les workloads
• Atelier pratique : Préparer un hôte du laboratoire et établir une grille de vérification des prérequis de déploiement.

[Jour 1 – Après-midi]

Déploiement du cluster Kubernetes

• Exigences d’un cluster RKE2 pour les workloads IA et séparation des rôles des nœuds
• Installation et configuration des nœuds serveur et agent
• Accès au cluster avec kubeconfig et contrôles essentiels avec kubectl
• Import du cluster dans Rancher Prime et vérification de son état
• Diagnostic des incidents de déploiement, connectivité et démarrage des services
• Atelier pratique : Déployer un cluster RKE2, l’importer dans Rancher Prime et corriger une anomalie de configuration.

[Jour 2 – Matin]

GPU, stockage et distribution applicative

• Rôle des pilotes NVIDIA et du NVIDIA GPU Operator dans le cluster
• Installation du GPU Operator et validation des ressources GPU exposées
• Installation de SUSE Storage et préparation des volumes persistants
• Configuration des StorageClass et des PVC pour les applications IA
• Accès à SUSE Application Collection, authentification au registre et déploiement avec Helm
• Atelier pratique : Activer un nœud GPU, provisionner un volume persistant et vérifier l’accès aux charts applicatifs.

[Jour 2 – Après-midi]

Modèles de langage et bases vectorielles

• Architecture d’Ollama et choix d’un modèle adapté aux ressources du laboratoire
• Installation d’Ollama avec Helm et configuration du stockage des modèles
• Chargement d’un LLM, appel d’inférence et vérification de l’utilisation du GPU
• Principes du RAG, des embeddings et de la recherche dans une base vectorielle
• Installation de Milvus, dépendances et contrôles de disponibilité
• Atelier pratique : Déployer Ollama et Milvus, exécuter une inférence et tester une recherche vectorielle sur un jeu de données fourni.

[Jour 3 – Matin]

Interface conversationnelle et sécurité

• Installation d’Open WebUI et configuration de sa persistance
• Connexion à Ollama, accès aux modèles et validation des échanges
• Utilisation documentaire du RAG et vérification des connexions applicatives
• Installation de SUSE Security dans le cluster IA
• Contrôles des vulnérabilités, visibilité réseau et principes de protection des workloads
• Atelier pratique : Connecter Open WebUI au modèle déployé, tester une conversation documentaire et examiner les contrôles de SUSE Security.

[Jour 3 – Après-midi]

Observabilité et préparation finale à l’examen

• Installation de l’agent SUSE Observability et connexion à l’instance d’observabilité
• Configuration des composants OpenTelemetry pour observer les workloads GenAI
• Lecture des métriques, des traces et des dépendances pour analyser une anomalie
• Révision des objectifs officiels et distinctions entre les rôles des composants SUSE AI
• Stratégie de réponse, gestion du temps et correction argumentée de questions d’entraînement
• Atelier pratique : Diagnostiquer un incident sur la plateforme, réaliser un examen blanc et construire votre plan de révision personnalisé.