Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в разгръщането на ИИ
- Преглед на жизнения цикъл на разгръщане на ИИ
- Предизвикателства при разгръщането на ИИ агенти в продукция
- Основни разглеждания: мащабируемост, надеждност и поддръжка
Контейнеризация и оркестрация
- Въведение в Docker и основите на контейнеризация
- Използване на Kubernetes за оркестрация на ИИ агенти
- Най-добрите практики за управление на контейнеризирани ИИ приложения
Сервиране на ИИ модели
- Преглед на фреймъркоури за сервиране на модели (напр. TensorFlow Serving, TorchServe)
- Изграждане на REST API за инференция на ИИ агенти
- Обработване на batch спрямо реално време предсказания
CI/CD за ИИ агенти
- Настройване на CI/CD пайплайни за разгръщане на ИИ
- Автоматизиране на тестването и валидацията на ИИ модели
- Rolling updates и управление на версиите
Мониторинг и оптимизация
- Имплементация на инструменти за мониторинг на ефективността на ИИ агентите
- Анализ на model drift и нуждите от пренаучаване
- Оптимизиране на ресурсите и мащабируемостта
Сигурност и управление
- Осигуряване на съответствие с нормите за поверителност на данните
- Сигурно обезпечаване на пайплайните и API за разгръщане на ИИ
- Аудит и лог за ИИ приложения
Практически дейности
- Контейнеризиране на ИИ агент с Docker
- Разгръщане на ИИ агент с Kubernetes
- Настройване на мониторинг за ефективността и потреблението на ресурси на ИИ
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Компетентност в програмирането с Python
- Разбиране на workflow процеси в машинното обучение
- Знакомство с инструменти за контейнеризация като Docker
- Опит с DevOps практики (препоръчително)
Целева аудитория
- MLOps инженери
- DevOps професионалисти
14 Часа
