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Programa do Curso
Introdução à implementação da produção
- Principais desafios na implementação de modelos ajustados
- Diferenças entre ambientes de desenvolvimento e de produção
- Ferramentas e plataformas para implantação de modelos
Preparação de modelos para implantação
- Exportação de modelos em formatos padrão (ONNX, TensorFlow SavedModel, etc.)
- Otimização de modelos para latência e rendimento
- Teste de modelos em casos extremos e dados do mundo real
Contentorização para implementação de modelos
- Introdução ao Docker
- Criação de imagens Docker para modelos de ML
- Práticas recomendadas para segurança e eficiência de contêineres
Escalonamento de implantações com Kubernetes
- Introdução ao Kubernetes para cargas de trabalho de IA
- Configuração de clusters Kubernetes para hospedagem de modelos
- Balanceamento de carga e dimensionamento horizontal
Monitoramento e manutenção de modelos
- Implementando o monitoramento com Prometheus e Grafana
- Registo automatizado para rastreio de erros e desempenho
- Retreinamento de pipelines para desvios e actualizações de modelos
Garantindo a segurança na produção
- Protegendo APIs para inferência de modelos
- Mecanismos de autenticação e autorização
- Abordagem das preocupações com a privacidade dos dados
Estudos de caso e laboratórios práticos
- Implementação de um modelo de análise de sentimentos
- Escalonamento de um serviço de tradução automática
- Implementação de monitorização para modelos de classificação de imagens
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Forte compreensão dos fluxos de trabalho de aprendizagem automática
- Experiência com modelos de ML de afinação fina
- Familiaridade com os princípios DevOps ou MLOps
Público-alvo
- DevOps engenheiros
- Profissionais MLOps
- Especialistas em implantação de IA
21 Horas
Declaração de Clientes (1)
Havia muitos exercícios práticos supervisionados e auxiliados pelo treinador
Aleksandra - Fundacja PTA
Curso - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
Máquina Traduzida