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

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite