Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στην Κατασκευή για AI & ML

  • Βασικές εννοίες κατασκευής
  • Γιατί τα πληθύσματα είναι αποδοτικά για φορτώσεις ML
  • Κυριότερες διαφορές μεταξύ πληθυμάτων και virtual machines

Εργασία με εικόνες Docker και πληθύντες

  • Κατανόηση των εικόνων, στρώματος και registries
  • Διαχείριση πληθυμάτων για ML πειραματισμό
  • Εκπλήρωση Docker CLI με αποδοτικότητα

Πακέτο ML Environments

  • Προετοιμασία κωδικών βάσεων ML για πληθυμάτων
  • Διαχείριση περιβάλλον Python και αναφέρεις
  • Ενσωμάτωση CUDA και υποστήριξη GPU

Κατασκευή Dockerfiles για Machine Learning

  • Δομή Dockerfiles για ML εργασίες
  • Καλύτερες πρακτικές για απόδοση και διαφυλάξιμοτητα
  • Χρήση multi-stage builds

Κατασκευή ML Models και Pipelines

  • Πακέτο εκπαιδευμένων μοντέλων σε πληθύντες
  • Διαχείριση δεδομένων και στρατηγικές αποθήκευσης
  • Εφαρμογή αναπαραγωγικών end-to-end workflows

Εκτέλεση Containerized ML Services

  • Απόκρυψη API endpoints για μοντέλους inference
  • Εξάλειψη υπηρεσιών με Docker Compose
  • Παρακολούθηση καταστάσεων runtime

Συμβουλές για ασφάλεια και πληρότητα

  • Εξασφάλιση ασφαλών δυνάμεων πληθύντες
  • Διαχείριση πρόσβασης και credentials
  • Επεξεργασία ευαλάμβνων ML assets

Εφαρμογή σε περιβάλλοντα Production

  • Δημοσίευση εικόνων σε registries κατασκευής
  • Εφαρμογή πληθύντες σε on-prem ή cloud setups
  • Versioning και ενημέρωση production υπηρεσιών

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Κατανόηση των εργασιακών διαδικασιών machine learning
  • Εμπειρία με Python ή παρόμοιες γλώσσες προγραμματισμού
  • Γνώση βασικών ενεργειών command-line του Linux

Ακροατήριο

  • Μηχανικοί ML που εγκαθιστούν μοντέλα σε παραγωγή
  • Διαιτολόγοι δεδομένων που διαχειρίζονται αναπαραγωγικά περιβάλλοντα πειραμάτων
  • Αναπτυξείς AI που κατασκευάζουν εφαρμογές με κλίμακα κατασκευή
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Σχόλια (5)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες