Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στην Ανάπτυξη ΤΝ

  • Επισκόπηση του κύκλου ζωής ανάπτυξης ΤΝ
  • Προκλήσεις κατά την ανάπτυξη πρακτόρων ΤΝ σε παραγωγή
  • Βασικές παράμετροι: κλιμακωσιμότητα, αξιοπιστία και συντηρησιμότητα

Εικονοποίηση και Ενορχήστρωση

  • Εισαγωγή στο Docker και βασικές αρχές εικονοποίησης
  • Χρήση του Kubernetes για ενορχήστρωση πρακτόρων ΤΝ
  • Βέλτιστες πρακτικές διαχείρισης εικονοποιημένων εφαρμογών ΤΝ

Εξυπηρέτηση Μοντέλων ΤΝ

  • Επισκόπηση πλαισίων εξυπηρέτησης μοντέλων (π.χ., TensorFlow Serving, TorchServe)
  • Δημιουργία REST APIs για συμπερασμό πρακτόρων ΤΝ
  • Διαχείριση προβλέψεων κατά παρτίδα έναντι πραγματικού χρόνου

CI/CD για Πράκτορες ΤΝ

  • Ρύθμιση σωληνώσεων CI/CD για αναπτύξεις ΤΝ
  • Αυτοματοποίηση ελέγχου και επικύρωσης μοντέλων ΤΝ
  • Σταδιακές ενημερώσεις και διαχείριση ελέγχου εκδόσεων

Παρακολούθηση και Βελτιστοποίηση

  • Υλοποίηση εργαλείων παρακολούθησης της απόδοσης πρακτόρων ΤΝ
  • Ανάλυση μετατόπισης μοντέλου και αναγκών επανεκπαίδευσης
  • Βελτιστοποίηση αξιοποίησης πόρων και κλιμακωσιμότητας

Ασφάλεια και Διακυβέρνηση

  • Διασφάλιση συμμόρφωσης με κανονισμούς προστασίας δεδομένων
  • Ασφάλιση σωληνώσεων ανάπτυξης ΤΝ και APIs
  • Έλεγχος και καταγραφή για εφαρμογές ΤΝ

Πρακτικές Δραστηριότητες

  • Εικονοποίηση ενός πράκτορα ΤΝ με το Docker
  • Ανάπτυξη ενός πράκτορα ΤΝ χρησιμοποιώντας Kubernetes
  • Ρύθμιση παρακολούθησης της απόδοσης ΤΝ και της χρήσης πόρων

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Επάρκεια στον προγραμματισμό Python
  • Κατανόηση των ροών εργασίας μηχανικής μάθησης
  • Εξοικείωση με εργαλεία εικονοποίησης όπως το Docker
  • Εμπειρία με πρακτικές DevOps (συνιστάται)

Ακροατήριο

  • Μηχανικοί MLOps
  • Επαγγελματίες DevOps
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες