Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în CI/CD pentru Fluxuri de Lucru IA

  • Provocări unice ale pipeline-urilor de livrare a modelelor de IA
  • Compararea proceselor tradiționale DevOps și MLOps
  • Componentele de bază ale implementării automate a modelelor

Containerizarea Modelelor de IA cu Docker

  • Proiectarea Dockerfile-urilor eficiente pentru inferența ML
  • Gestionarea dependențelor și a artefactelor modelelor
  • Construirea de imagini securizate și optimizate

Configurarea Pipeline-urilor CI/CD

  • Opțiuni de instrumente CI/CD și ecosistemele lor
  • Construirea pipeline-urilor pentru ambalarea automată a modelelor
  • Validarea pipeline-urilor cu verificări automate

Testarea Modelelor de IA în CI

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

Implementarea Automată a Serviciilor de IA Bazate pe Docker

  • Implementarea containerelor de IA în medii cloud
  • Implementarea strategiilor de lansare blue-green și canary
  • Strategii de rollback pentru implementări eșuate

Gestionarea Versiunilor și a Artefactelor Modelelor

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

Monitorizarea și Observabilitatea în CI/CD pentru IA

  • Urmărirea performanței pipeline-urilor și a modelelor
  • Alertarea pentru construcții eșuate sau drift-ul modelelor
  • Trasarea comportamentului de inferență în diferite medii

Scalarea Pipeline-urilor CI/CD pentru Sistemele de IA

  • Paralelizarea construcțiilor pentru modele mari
  • Optimizarea resurselor de calcul și stocare
  • Integrarea runner-ilor distribuiți și la distanță

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea ciclurilor de viață ale modelelor de învățare automată
  • Experiență cu containerizarea Docker
  • Familiaritate cu conceptele și pipeline-urile CI/CD

Publicul țintă

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

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite