Intrati in legatura
 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

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (2)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite