Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do wdrożenia produkcyjnego
- Kluczowe wyzwania związane z wdrażaniem dopracowanych modeli
- Różnice między środowiskami programistycznymi i produkcyjnymi
- Narzędzia i platformy do wdrażania modeli
Przygotowanie modeli do wdrożenia
- Eksportowanie modeli w standardowych formatach (ONNX, TensorFlow SavedModel itp.)
- Optymalizacja modeli pod kątem opóźnień i przepustowości
- Testowanie modeli na skrajnych przypadkach i rzeczywistych danych
Konteneryzacja dla wdrażania modeli
- Wprowadzenie do Docker
- Tworzenie obrazów Docker dla modeli ML
- Najlepsze praktyki dotyczące bezpieczeństwa i wydajności kontenerów
Skalowanie wdrożeń za pomocą Kubernetes
- Wprowadzenie do Kubernetes dla obciążeń AI
- Konfigurowanie klastrów Kubernetes na potrzeby hostingu modeli
- Równoważenie obciążenia i skalowanie poziome
Monitorowanie i konserwacja modeli
- Wdrażanie monitorowania za pomocą Prometheus i Grafana
- Zautomatyzowane rejestrowanie w celu śledzenia błędów i wydajności
- Przekwalifikowanie potoków do dryfowania i aktualizacji modeli
Zapewnienie bezpieczeństwa w produkcji
- Zabezpieczanie interfejsów API do wnioskowania o modelach
- Mechanizmy uwierzytelniania i autoryzacji
- Rozwiązywanie problemów związanych z prywatnością danych
Studia przypadków i praktyczne laboratoria
- Wdrażanie modelu analizy nastrojów
- Skalowanie usługi tłumaczenia maszynowego
- Wdrażanie monitorowania modeli klasyfikacji obrazów
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Dobre zrozumienie procesów uczenia maszynowego
- Doświadczenie w dostrajaniu modeli ML
- Znajomość zasad DevOps lub MLOps
Uczestnicy
- Inżynierowie DevOps
- Praktycy MLOps
- Specjaliści ds. wdrażania sztucznej inteligencji
21 godzin
Opinie uczestników (1)
Treningi praktyczne były prowadzone i wspierane przez trenera.
Aleksandra - Fundacja PTA
Szkolenie - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję