Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do konteneryzacji w AI i ML

  • Podstawowe pojęcia konteneryzacji
  • Dlaczego kontenery są idealne dla obciążeń ML
  • Kluczowe różnice między kontenerami a maszynami wirtualnymi

Praca z obrazami i kontenerami Docker

  • Rozumienie obrazów, warstw i rejestrów
  • Zarządzanie kontenerami do eksperymentów ML
  • Efektywne korzystanie z CLI Docker

Pakowanie środowisk ML

  • Przygotowanie baz kodu ML do konteneryzacji
  • Zarządzanie środowiskami Python i zależnościami
  • Integracja CUDA i wsparcie dla GPU

Tworzenie plików Dockerfile dla uczenia maszynowego

  • Struktura plików Dockerfile dla projektów ML
  • Najlepsze praktyki dotyczące wydajności i łatwości utrzymania
  • Wykorzystywanie wieloetapowych buildów (multi-stage builds)

Konteneryzacja modeli i pipeline'ów ML

  • Pakowanie wytrenowanych modeli do kontenerów
  • Zarządzanie strategiami danych i magazynowania
  • Wdrażanie odtwarzalnych procesów end-to-end

Uruchamianie konteneryzowanych usług ML

  • Eksponowanie punktów końcowych API do inferencji modeli
  • Skalowanie usług za pomocą Docker Compose
  • Monitorowanie zachowania w czasie rzeczywistym

Kwestie bezpieczeństwa i zgodności

  • Zapewnianie bezpiecznych konfiguracji kontenerów
  • Zarządzanie dostępem i poświadczeniami
  • Obsługa poufnych aktywów ML

Wdrażanie w środowiskach produkcyjnych

  • Publikowanie obrazów w rejestrach kontenerów
  • Wdrażanie kontenerów w środowiskach lokalnych (on-prem) lub chmurowych
  • Wersjonowanie i aktualizowanie usług produkcyjnych

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie procesów uczenia maszynowego
  • Doświadczenie w pracy z językiem Python lub podobnymi językami programowania
  • Znajomość podstawowych operacji wiersza poleceń w systemie Linux

Grupa docelowa

  • Inżynierowie ML wdrażający modele do produkcji
  • Uczeni ds. danych zarządzający odtwarzalnymi środowiskami eksperymentalnymi
  • Twórcy AI budujący skalowalne, konteneryzowane aplikacje
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie