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.
Schița de curs
Introducere în implementarea IA
- Prezentarea generală a ciclului de viață al implementării IA
- Provocările implementării agenților de IA în producție
- Aspecte cheie: scalabilitate, fiabilitate și mentenabilitate
Containerizare și orkestrare
- Introducere în Docker și bazele containerizării
- Utilizarea Kubernetes pentru orkestrarea agenților de IA
- Practici optime pentru gestionarea aplicațiilor de IA containerizate
Servirea modelelor de IA
- Prezentarea generală a cadrelor de servit a modelelor (de ex., TensorFlow Serving, TorchServe)
- Construirea de API-uri REST pentru inferența agenților de IA
- Gestionarea predicțiilor în loturi (batch) versus în timp real
CI/CD pentru agenții de IA
- Configurarea pipeline-urilor CI/CD pentru implementarea IA
- Automatizarea testării și validării modelelor de IA
- Actualizări progresive (rolling updates) și gestionarea controlului de versiuni
Monitorizare și optimizare
- Implementarea instrumentelor de monitorizare a performanței agenților de IA
- Analiza derapării modelului (model drift) și necesitatea reantrenării
- Optimizarea utilizării resurselor și a scalabilității
Securitate și guvernanță
- Asigurarea conformității cu reglementările privind confidențialitatea datelor
- Securizarea pipeline-urilor de implementare a IA și a API-urilor
- Auditare și înregistrarea jurnalurilor (logging) pentru aplicațiile de IA
Activități practice
- Containerizarea unui agent de IA cu Docker
- Implementarea unui agent de IA folosind Kubernetes
- Configurarea monitorizării performanței IA și a utilizării resurselor
Sinteză și pașii următori
Cerințe
- Competențe în programare în Python
- Înțelegerea fluxurilor de lucru în învățarea automată (machine learning)
- Familiaritate cu instrumentele de containerizare precum Docker
- Experiență în practici DevOps (recomandat)
Public-țintă
- Ingineri MLOps
- Profesioniști DevOps
14 Ore
