Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στο Containerization για AI & ML

  • Βασικές έννοιες του containerization
  • Γιατί τα containers είναι ιδανικά για φόρτους εργασίας ML
  • Βασικές διαφορές μεταξύ containers και εικονικών μηχανών

Εργασία με Εικόνες και Containers του Docker

  • Κατανόηση εικόνων, επιπέδων και μητρώων
  • Διαχείριση containers για πειραματισμό ML
  • Αποτελεσματική χρήση του Docker CLI

Πακετάρισμα Περιβαλλόντων ML

  • Προετοιμασία κώδικα ML για containerization
  • Διαχείριση περιβαλλόντων Python και εξαρτήσεων
  • Ενσωμάτωση υποστήριξης CUDA και GPU

Δημιουργία Dockerfiles για Μηχανική Μάθηση

  • Διάρθρωση Dockerfiles για έργα ML
  • Βέλτιστες πρακτικές για απόδοση και συντηρησιμότητα
  • Χρήση multi-stage builds

Containerization Μοντέλων και Pipelines ML

  • Πακετάρισμα εκπαιδευμένων μοντέλων σε containers
  • Διαχείριση δεδομένων και στρατηγικές αποθήκευσης
  • Ανάπτυξη αναπαραγώγιμων ροών εργασίας end-to-end

Εκτέλεση Υπηρεσιών ML σε Containers

  • Διάθεση API endpoints για συμπερασμό μοντέλων
  • Κλιμάκωση υπηρεσιών με Docker Compose
  • Παρακολούθηση συμπεριφοράς σε χρόνο εκτέλεσης

Θέματα Ασφάλειας και Συμμόρφωσης

  • Εξασφάλιση ασφαλών διαμορφώσεων container
  • Διαχείριση πρόσβασης και διαπιστευτηρίων
  • Χειρισμός εμπιστευτικών πόρων ML

Ανάπτυξη σε Περιβάλλοντα Παραγωγής

  • Δημοσίευση εικόνων σε μητρώα containers
  • Ανάπτυξη containers σε on-prem ή cloud ρυθμίσεις
  • Versioning και ενημέρωση υπηρεσιών παραγωγής

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Κατανόηση των ροών εργασίας μηχανικής μάθησης
  • Εμπειρία με Python ή παρόμοιες γλώσσες προγραμματισμού
  • Εξοικείωση με βασικές λειτουργίες γραμμής εντολών Linux

Ακροατήριο

  • Μηχανικοί ML που αναπτύσσουν μοντέλα στην παραγωγή
  • Επιστήμονες δεδομένων που διαχειρίζονται αναπαραγώγιμα πειραματικά περιβάλλοντα
  • Προγραμματιστές AI που δημιουργούν κλιμακώσιμες εφαρμογές σε containers
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Σχόλια (3)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες