Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în implementarea AI
- Prezentarea ciclului de viață al implementării AI
- Provocările implementării agenților AI în producție
- Cerințe cheie: scalabilitate, fiabilitate și menținabilitate
Containerizare și orhestrare
- Introducere în Docker și bazele containerizării
- Folosirea Kubernetes pentru orhestrarea agenților AI
- Bunele practici pentru gestionarea aplicațiilor AI containerizate
Servirea modelelor AI
- Prezentarea framework-urilor pentru servirea modelelor (de ex., TensorFlow Serving, TorchServe)
- Construirea de API-uri REST pentru inferența agenților AI
- Gestionarea predicțiilor prin loturi versus predicții în timp real
CI/CD pentru agenții AI
- Configurarea pipeline-urilor CI/CD pentru implementarea AI
- Automatizarea testării și validării modelelor AI
- Actualizări incrementale și gestionarea controlului versiunilor
Supraveghere și optimizare
- Implementarea instrumentelor de monitorizare a performanței agenților AI
- Analizarea derapajului modelelor (model drift) și a nevoilor de reantrenare
- Optimizarea utilizării resurselor și a scalabilității
Securitate și guvernanță
- Asigurarea conformității cu reglementările privind confidențialitatea datelor
- Securizarea pipeline-urilor de implementare AI și a API-urilor
- Monitorizarea (auditing) și jurnalizarea (logging) pentru aplicațiile AI
Activități practice
- Containerizarea unui agent AI folosind Docker
- Implementarea unui agent AI folosind Kubernetes
- Configurarea monitorizării pentru performanța AI și utilizarea resurselor
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Competențe avansate în programare Python
- Înțelegerea fluxurilor de lucru ale machine learning
- Cunoașterea instrumentelor de containerizare, cum ar fi Docker
- Experiență cu practicile DevOps (recomandat)
Public țintă
- Ingineri MLOps
- Profesioniști DevOps
14 Ore
