Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в AI извод с Docker

  • Разбиране на работните натоварвания за AI извод
  • Предимства на контейнеризирания извод
  • Сценарии за внедряване и ограничения

Изграждане на контейнери за AI извод

  • Избор на базови образи и рамки
  • Пакетиране на предварително обучени модели
  • Структуриране на код за извод за изпълнение в контейнер

Осигуряване на сигурност на контейнеризирани AI услуги

  • Минимизиране на повърхността за атака на контейнера
  • Управление на тайни и чувствителни файлове
  • Стратегии за сигурна мрежова свързаност и разкриване на API

Техники за преносимо внедряване

  • Оптимизиране на образи за преносимост
  • Осигуряване на предвидими среди за изпълнение
  • Управление на зависимостите между платформи

Локално внедряване и тестване

  • Стартиране на услуги локално с Docker
  • Дебъгване на контейнери за извод
  • Тестване на производителност и надеждност

Внедряване на сървъри и облачни виртуални машини

  • Адаптиране на контейнери за отдалечени среди
  • Конфигуриране на сигурен достъп до сървъра
  • Внедряване на API за извод на облачни виртуални машини

Използване на Docker Compose за мултисервизни AI системи

  • Оркестриране на извод с поддържащи компоненти
  • Управление на променливи на средата и конфигурации
  • Мащабиране на микросервизи с Compose

Наблюдение и поддръжка на услуги за AI извод

  • Подходи за логване и наблюдаемост
  • Откриване на грешки в потоци за извод
  • Актуализиране и версиониране на модели в продукционна среда

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на основни концепции за машинно обучение
  • Опит с Python или разработка на сървърна част
  • Запознатост с фундаментални концепции за контейнери

Аудитория

  • Разработчици
  • Инженери по сървърна част
  • Екипи, внедряващи AI услуги
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (3)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории