Ressourcenbibliothek

Erfahren Sie, wie kcp-Workspaces und das Agent Development Kit von Google es KI-Agenten ermöglichen, Workloads in sicher abgegrenzten, isolierten Kubernetes-API-Umgebungen bereitzustellen und zu verwalten.

Erfahren Sie, wie BWI die Bereitstellung von GPUs mit einer eigenständigen Self-Service-KI-Infrastrukturplattform auf Basis von Kubermatic von Monaten auf Minuten verkürzt hat.

Wie Kubermatic und SVA BWI dabei halfen, eine eigenständige KI-Plattform für den Verteidigungsbereich aufzubauen.

Erfahren Sie, wie BWI, der Digitalisierungspartner der Bundeswehr, mit Kubermatic eine souveräne, GPU-gestützte KI-Infrastrukturplattform aufgebaut hat – vom Rechenzentrum bis zum taktischen Edge.

Lassen Sie uns darüber sprechen, wie Unternehmen Kubernetes nutzen können, um KI-Workloads zu skalieren, den laufenden Betrieb zu vereinfachen und die Datenhoheit in Cloud- und Edge-Umgebungen sicherzustellen.

Erfahren Sie, wie Sie Envoy Gateway und kube-bind zu einer „Provider-Consumer“-Architektur kombinieren können.

Sebastian Scheele, CEO und Mitbegründer von Kubermatic, erläutert, warum der Engpass bei KI-Projekten nicht in der Technologie liegt, sondern in den betrieblichen Abläufen, den Grundlagen der Sicherheit und der Disziplin.

Im Rahmen des MELLODDY-Projekts wurde erfolgreich föderiertes maschinelles Lernen eingesetzt, um ML- und KI-Modelle für Pharmaunternehmen zu trainieren.

Erfahren Sie, wie MELLODDY das föderierte maschinelle Lernen nutzt, um die Arzneimittelforschung mithilfe von KI und ML-Vorhersagemodellen zu revolutionieren.

Folgen Sie Mario in dieser Sitzung, indem Sie Ihre eigene Feinabstimmung eines LLM mit Kubeflow erstellen und LocalAI in unserem Cluster ausprobieren, um genau dieses Modell als Grundlage zu verwenden.