Επικοινωνήστε μαζί μας

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

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες