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 în Producție
- Principalele provocări în implementarea modelelor fine-tuned
- Diferențe între mediile de dezvoltare și producție
- Instrumente și platforme pentru implementarea modelelor
Pregătirea Modelelor pentru Implementare
- Exportul modelelor în formate standard (ONNX, TensorFlow SavedModel, etc.)
- Optimizarea modelelor pentru latență și debit
- Testarea modelelor pe cazuri limită și date din lumea reală
Containerizare pentru Implementarea Modelelor
- Introducere în Docker
- Crearea de imagini Docker pentru modele ML
- Bune practici pentru securitatea și eficiența containerelor
Scalarea Implementărilor cu Kubernetes
- Introducere în Kubernetes pentru sarcini de AI
- Configurarea clusterelor Kubernetes pentru găzduirea modelelor
- Echilibrarea sarcinii și scalarea orizontală
Monitorizarea și Întreținerea Modelelor
- Implementarea monitorizării cu Prometheus și Grafana
- Logging automat pentru urmărirea erorilor și performanței
- Pipeline-uri de reantrenare pentru drift și actualizări ale modelelor
Asigurarea Securității în Producție
- Securizarea API-urilor pentru inferența modelelor
- Mecanisme de autentificare și autorizare
- Abordarea problemelor de confidențialitate a datelor
Studii de Caz și Sesiuni Practice
- Implementarea unui model de analiză a sentimentelor
- Scalarea unui serviciu de traducere automată
- Implementarea monitorizării pentru modele de clasificare a imaginilor
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegere avansată a fluxurilor de lucru în machine learning
- Experiență în fine-tuning a modelelor ML
- Familiaritate cu principiile DevOps sau MLOps
Publicul țintă
- Ingineri DevOps
- Practicieni MLOps
- Specialiști în implementarea AI
21 Ore
Mărturii (1)
Au existat multe exerciții practice supraveghide și asistate de instrucționist.
Aleksandra - Fundacja PTA
Curs - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
Tradus de catre o masina