Свържете се с нас
 Продължителност 14 часa

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в AI извода с Docker

  • Разбиране на натоварванията при AI извод
  • Предимства на контейнеризирания извод
  • Сценарии за внедряване и ограничения

Изграждане на контейнери за AI извод

  • Избор на базови изображения и рамки
  • Опаковане на предварително обучени модели
  • Структуриране на кода за извод за изпълнение в контейнер

Защита на контейнеризирани AI услуги

  • Минимизиране на атакуващата повърхност на контейнера
  • Управление на тайни и чувствителни файлове
  • Стратегии за безопасна мрежова свързаност и излагане на API

Техники за преносимо внедряване

  • Оптимизиране на изображения за преносимост
  • Осигуряване на предвидими среди за изпълнение
  • Управление на зависимости в различни платформи

Локално внедряване и тестване

  • Стартиране на услуги локално с Docker
  • Отстраняване на грешки в 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 многосървисни AI системи

  • Оркестриране на извода с поддържащи компоненти
  • Управление на променливи на средата и конфигурации
  • Мащабиране на микросървиси с Compose

Наблюдение и поддръжка на AI услуги за извод

  • Подходи за логване и наблюдаемост
  • Откриване на повреди в потоците 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 бекенд
  • Запознатост с основни концепции за контейнери

Аудитория

  • Разработчици
  • Бекенд инженери
  • Екипи, внедряващи AI услуги

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (2)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории