Schița de curs

Introducere în CI/CD pentru Fluxuri de Lucru de IA

  • Provocări unice ale fluxurilor de livrare a modelelor de IA
  • Compararea proceselor tradiționale DevOps și MLOps
  • Componentele de bază ale implementării automate a modelelor

Containerizarea Modelelor de IA cu Docker

  • Proiectarea de Dockerfile-uri eficiente pentru inferența ML
  • Gestionarea dependențelor și a artefactelor de modele
  • Construirea de imagini securizate și optimizate

Configurarea Fluxurilor de Lucru CI/CD

  • Opțiuni de instrumente CI/CD și ecosistemele lor
  • Construirea de fluxuri de lucru pentru ambalarea automată a modelelor
  • Validarea fluxurilor de lucru cu verificări automate

Testarea Modelelor de IA în CI

  • Automatizarea verificărilor de integritate a datelor
  • Teste unitare și de integrare pentru serviciile de modele
  • Validarea performanței și a regresiilor

Implementarea Automată a Serviciilor de IA Bazate pe Docker

  • Implementarea containerelor de IA în medii cloud
  • Implementarea strategiilor de roll-out blue-green și canary
  • Strategii de revenire pentru implementări eșuate

Gestionarea Versiunilor și a Artefactelor Modelelor

  • Utilizarea registrelor pentru controlul versiunilor modelelor și containerelor
  • Etichetarea, semnarea și promovarea imaginilor
  • Coordonarea actualizărilor modelelor între servicii

Monitorizarea și Observabilitatea în CI/CD pentru IA

  • Urmărirea performanței fluxurilor de lucru și a modelelor
  • Alertarea pentru construcții eșuate sau devieri ale modelelor
  • Trasarea comportamentului de inferență în diferite medii

Scalarea Fluxurilor de Lucru CI/CD pentru Sistemele de IA

  • Paralelizarea construcțiilor pentru modele mari
  • Optimizarea resurselor de calcul și stocare
  • Integrarea runnerilor distribuiți și la distanță

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea ciclurilor de viață ale modelelor de învățare automată
  • Experiență cu containerizarea Docker
  • Familiaritate cu conceptele și fluxurile de lucru CI/CD

Publicul țintă

  • Ingineri DevOps
  • Echipe MLOps
  • Ingineri AI-ops
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite