Jupyter
Notebooks interactifs pour la data science et le développement de modèles sur OpenShift AI.
Site officiel / GitHub ↗ Visiter
À quoi sert cette technologie ?
Son rôle dans les environnements de production et pourquoi elle est enseignée dans nos cursus.
Les notebooks Jupyter fournissent des environnements interactifs basés navigateur pour la data science — l'espace de travail quotidien des data scientists et ingénieurs ML sur les workbenches OpenShift AI.
Ce que vous allez apprendre
Les compétences opérationnelles acquises sur cette technologie dans nos cursus.
- Déployer des workbenches Jupyter sur OpenShift AI
- Construire des notebooks de data science interactifs
- Connecter les notebooks aux GPU et au stockage cluster
- Partager et versionner les environnements notebook
Actualités & Dernières évolutions
Les innovations récentes, versions majeures et tendances clés de l'écosystème.
JupyterLab 4.3 : Collaboration en temps réel et intégration d'assistants IA
Environnement interactif de référence avec autocomplétion intelligente de code et exécution distribuée sur Kubernetes.
Jupyter Notebooks provisionnés à la demande dans OpenShift AI
Attribution dynamique des quotas GPU et accès sécurisé aux dépôts de données d'entreprise S3/MinIO.
Présent dans le cursus
Retrouvez cette technologie dans les modules suivants de nos cursus certifiants Red Hat.
AS300 — AI Platform Engineer
Voir le cursus →
Red Hat OpenShift AI (RHOAI)
AI267 · Module 7 — AS300
