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課程簡介
AI部署簡介
- AI部署生命週期概述
- 將AI代理部署到生產環境中的挑戰
- 關鍵考慮因素:可擴展性、可靠性和可維護性
容器化與編排
- Docker與容器化基礎介紹
- 使用Kubernetes進行AI代理編排
- 管理容器化AI應用的最佳實踐
AI模型服務
- 模型服務框架概述(如TensorFlow Serving、TorchServe)
- 爲AI代理推理構建REST API
- 處理批處理與即時預測
AI代理的CI/CD
- 爲AI部署設置CI/CD流水線
- 自動化AI模型的測試與驗證
- 滾動更新與版本控制管理
監控與優化
- 實施AI代理性能監控工具
- 分析模型漂移與再訓練需求
- 優化資源利用率與可擴展性
安全與治理
- 確保符合數據隱私法規
- 保護AI部署流水線與API
- AI應用的審計與日誌記錄
實踐環節
- 使用Docker容器化AI代理
- 使用Kubernetes部署AI代理
- 設置AI性能與資源使用監控
總結與下一步
最低要求
- 精通Python編程
- 理解機器學習工作流程
- 熟悉容器化工具如Docker
- 具備DevOps實踐經驗(推薦)
受衆
- MLOps工程師
- DevOps專業人員
14 時間:
客戶評論 (1)
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Adrian
課程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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