Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în fluxurile CI/CD pentru AI

  • Sfidele unice ale fluxurilor de livrare a modelelor AI.
  • Compararea proceselor DevOps tradiționale cu cele MLOps.
  • Componentele esențiale ale implementării automate a modelelor.

Containerizarea modelelor AI cu Docker

  • Proiectarea fișierelor Docker eficiente pentru inferența ML.
  • Gestionarea dependențelor și a artefactelor modelelor.
  • Construirea de imagini securizate și optimizate.

Configurarea fluxurilor CI/CD

  • Opțiuni de instrumente CI/CD și ecosistemele aferente.
  • Construirea de fluxuri pentru împachetarea automată a modelelor.
  • Validarea fluxurilor prin verificări automate.

Testarea modelelor AI în CI

  • Automatizarea verificărilor de integritate a datelor.
  • Teste unitare și de integrare pentru serviciile modelelor.
  • Validarea performanței și a regresiei.

Implementarea automată a serviciilor AI bazate pe Docker

  • Implementarea containerelor AI în medii cloud.
  • Implementarea strategiilor de rollout albastru-verde (blue-green) și canari.
  • Strategii de rollback în caz eșecul implementărilor.

Gestionarea versiunilor și a artefactelor modelelor

  • Folosirea registrelor pentru controlul versiunilor modelelor și containerelor.
  • Etichetarea, semnarea și promovarea imaginilor.
  • Coordonarea actualizărilor modelelor între servicii.

Monitorizare și observabilitate în CI/CD pentru AI

  • Urmărirea performanței fluxurilor și a modelelor.
  • Alertarea pentru erorile de build sau derivația modelelor (model drift).
  • Trasarea comportamentului inferenței între medii.

Scalarea fluxurilor CI/CD pentru sistemele AI

  • Paralelizarea construirii pentru modelele mari.
  • Optimizarea resurselor de calcul și stocare.
  • Integrarea executorilor distribuiți și la distanță.

Concluzii și pași următori

Cerințe

  • Înțelegerea ciclului de viață al modelelor de învățare automată (machine learning).
  • Experiență cu containerizarea Docker.
  • Conștientizarea conceptelor și fluxurilor CI/CD.

Public țintă

  • Ingineri DevOps.
  • Echipe MLOps.
  • Ingineri AI-ops.
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite