Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στην Ανάπτυξη σε Παραγωγή

  • Βασικές προκλήσεις στην ανάπτυξη μοντέλων λεπτομερούς εκπαίδευσης
  • Διαφορές μεταξύ περιβαλλόντων ανάπτυξης και παραγωγής
  • Εργαλεία και πλατφόρμες για την ανάπτυξη μοντέλων

Προετοιμασία Μοντέλων για Ανάπτυξη

  • Εξαγωγή μοντέλων σε τυπικές μορφές (ONNX, TensorFlow SavedModel, κ.λπ.)
  • Βελτιστοποίηση μοντέλων για καθυστέρηση και ρυθμαπόδοση
  • Δοκιμή μοντέλων σε ακραίες περιπτώσεις και πραγματικά δεδομένα

Δημιουργία Container για Ανάπτυξη Μοντέλων

  • Εισαγωγή στο Docker
  • Δημιουργία εικόνων Docker για μοντέλα ML
  • Καλές πρακτικές για την ασφάλεια και την αποδοτικότητα των container

Κλιμάκωση Αναπτύξεων με το Kubernetes

  • Εισαγωγή στο Kubernetes για φόρτους εργασίας AI
  • Ρύθμιση clusters Kubernetes για φιλοξενία μοντέλων
  • Εξισορρόπηση φορτίου και οριζόντια κλιμάκωση

Παρακολούθηση και Συντήρηση Μοντέλων

  • Υλοποίηση παρακολούθησης με τα Prometheus και Grafana
  • Αυτοματοποιημένη καταγραφή για παρακολούθηση σφαλμάτων και απόδοσης
  • Σωληνώσεις επανεκπαίδευσης για απόκλιση μοντέλου και ενημερώσεις

Διασφάλιση Ασφάλειας σε Παραγωγή

  • Ασφάλιση APIs για εξαγωγή συμπερασμάτων μοντέλων
  • Μηχανισμοί αυθεντικοποίησης και εξουσιοδότησης
  • Αντιμετώπιση ζητημάτων απορρήτου δεδομένων

Μελέτες Περιπτώσεων και Πρακτικά Εργαστήρια

  • Ανάπτυξη μοντέλου ανάλυσης συναισθήματος
  • Κλιμάκωση υπηρεσίας μηχανικής μετάφρασης
  • Υλοποίηση παρακολούθησης για μοντέλα ταξινόμησης εικόνων

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Ισχυρή κατανόηση των ροών εργασίας μηχανικής μάθησης
  • Εμπειρία στη λεπτομερή εκπαίδευση (fine-tuning) μοντέλων ML
  • Εξοικείωση με τις αρχές DevOps ή MLOps

Κοινό

  • Μηχανικοί DevOps
  • Επαγγελματίες MLOps
  • Ειδικοί ανάπτυξης AI
 21 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Σχόλια (2)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες