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課程簡介
AI 與 ML 的容器化簡介
- 容器化的核心概念
- 為何容器是 ML 工作負載的理想選擇
- 容器與虛擬機的主要差異
Docker 鏡像與容器的操作
- 理解鏡像、層次結構和註冊表
- 管理用於 ML 實驗的容器
- 高效使用 Docker CLI
打包 ML 環境
- 為容器化準備 ML 代碼庫
- 管理 Python 環境和依賴項
- 整合 CUDA 和 GPU 支持
為機器學習構建 Dockerfiles
- 為 ML 項目結構化 Dockerfiles
- 性能和可維護性的最佳實踐
- 使用多階段構建(Multi-stage builds)
容器化 ML 模型與管道
- 將訓練好的模型打包進容器
- 管理數據和存儲策略
- 部署可重現的端到端工作流程
運行容器化 ML 服務
- 為模型推理暴露 API 端點
- 使用 Docker Compose 擴展服務
- 監控運行時行為
安全與合規考量
- 確保安全的容器配置
- 管理訪問權限和憑證
- 處理機密的 ML 資產
部署至生產環境
- 將鏡像發布到容器註冊表
- 在本地或雲設置中部署容器
- 生產服務的版本控制和更新
總結與後續步驟
最低要求
- 了解機器學習工作流程
- 具備 Python 或類似程式語言的使用經驗
- 熟悉基本的 Linux 命令列操作
受眾對象
- 將模型部署至生產環境的 ML 工程師
- 管理可重現實驗環境的數據科學家
- 構建可擴展容器化應用的 AI 開發人員
14 小時
客戶評論 (3)
培訓師如何如此有效地傳授知識
Vu Thoai Le - Reply Polska sp. z o. o.
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