Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στην Ανάπτυξη AI
- Σύνολο του κύκλου ζωής της ανάπτυξης AI
- Προκλήσεις στην ανάπτυξη agents AI σε παραγωγή
- Βασικά στοιχεία: κλιμάκωση, αξιοπιστία και συντηρησιμότητα
Containerization και Οργάνωση (Orchestration)
- Εισαγωγή στο Docker και βασικές έννοιες containerization
- Χρήση του Kubernetes για την οργάνωση agents AI
- Καλές πρακτικές για τη διαχείριση containerized εφαρμογών AI
Serving Μοντέλων AI
- Επισκόπηση frameworks serving μοντέλων (π.χ., TensorFlow Serving, TorchServe)
- Δημιουργία REST APIs για inference agents AI
- Χειρισμός batch έναντι προβλέσεων σε πραγματικό χρόνο
CI/CD για Agents AI
- Δημιουργία ροών CI/CD για ανάπτυξη AI
- Αυτοματοποίηση του τεστ και της επικύρωσης μοντέλων AI
- Επαναλαμβανόμενες ενημερώσεις και διαχείριση ελέγχου εκδόσεων
Παρακολούθηση και Βελτιστοποίηση
- Εφαρμογή εργαλείων παρακολούθησης για την απόδοση των agents AI
- Ανάλυση model drift και αναγκών επαναεκπαίδευσης
- Βελτιστοποίηση χρήσης πόρων και κλιμάκωσης
Ασφάλεια και Διακυβέρνηση
- Διασφάλιση συμμόρφωσης με κανονιστικά πλαίσια προστασίας δεδομένων
- Ασφάλεια ροών ανάπτυξης AI και APIs
- Ελέγχος (auditing) και καταγραφή (logging) για εφαρμογές AI
Πρακτικές Ασκήσεις
- Containerization ενός agent AI με Docker
- Ανάπτυξη ενός agent AI χρησιμοποιώντας Kubernetes
- Διαμόρφωση παρακολούθησης για την απόδοση AI και χρήση πόρων
Συνοπτική Περίληψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Προχωρημένη γνώση προγραμματισμού σε Python
- Κατανόηση των ροών machine learning
- Ξενογνωσία με εργαλεία containerization όπως το Docker
- Εμπειρία σε πρακτικές DevOps (προτείνεται)
Στόχος Αудience
- Μηχανικοί MLOps
- Επαγγελματίες DevOps
14 Ώρες