Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Durata 14 ore
Schița de curs
Introducere în containerizare pentru AI și ML
- Concepte de bază ale containerizării
- De ce containerele sunt ideale pentru sarcinile de lucru ML
- Diferențe cheie între containere și mașini virtuale
Lucrul cu imagini și containere Docker
- Înțelegerea imaginilor, straturilor și registrelor
- Gestionarea containerelor pentru experimentare ML
- Utilizarea eficientă a CLI-ului Docker
Împachetarea mediilor ML
- Pregătirea bazelor de cod ML pentru containerizare
- Gestionarea mediilor și dependențelor Python
- Integrarea suportului CUDA și GPU
Construirea de Dockerfiles pentru machine learning
- Structurarea Dockerfile-urilor pentru proiecte ML
- Bune practici pentru performanță și mentenabilitate
- Utilizarea build-urilor multi-stage
Containerizarea modelelor și pipeline-urilor ML
- Împachetarea modelelor antrenate în containere
- Gestionarea strategiilor de date și stocare
- Implementarea fluxurilor de lucru end-to-end reproductibile
Rularea serviciilor ML containerizate
- Expunerea endpoint-urilor API pentru inferența modelelor
- Scalarea serviciilor cu Docker Compose
- Monitorizarea comportamentului la runtime
Considerații de securitate și conformitate
- Asigurarea configurațiilor sigure ale containerelor
- Gestionarea accesului și acredentialelor
- Gestionarea activelor ML confidențiale
Implementarea în medii de producție
- Publicarea imaginilor în registre de containere
- Implementarea containerelor în configurații on-prem sau cloud
- Versionarea și actualizarea serviciilor de producție
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegerea fluxurilor de lucru din machine learning
- Experiență cu Python sau limbaje de programare similare
- Familiaritate cu operațiunile de bază din linia de comandă Linux
Public țintă
- Ingineri ML care implementează modele în producție
- Data scientists care gestionează medii de experimentare reproductibile
- Dezvoltatori AI care construiesc aplicații containerizate scalabile
Mărturii (2)
Așa cum am spus înainte, pentru o persoană ca mine (fără experiență), acesta a fost un punct de plecare pentru a înțelege funcționalitățile și caracteristicile acestor programe/unelte etc.
Patrick V. Duylovski - UBB + DZI (KBC GROUP)
Curs - Docker and Kubernetes
Tradus de catre o masina
program de curs structurat pe mai multe niveluri.
Bert Paelinckx - Cube SoftwareSolutions
Curs - Introduction to Docker
Tradus de catre o masina