在生產環境中部署AI代理培訓
將AI代理部署到生產環境，是AI模型實現運營化的關鍵步驟，能確保其在實際應用中的可擴展性、可靠性與效能。
此課程由講師主導，提供線上或線下授課。旨在協助進階專業人員掌握在生產環境中部署與管理AI代理的技術。
完成課程後，學員將能夠：
- 設計並實作具擴展性的AI部署管線。
- 利用Docker與Kubernetes等工具，對AI代理進行容器化與編排。
- 監控並最佳化生產環境中的AI代理。
- 建立針對AI代理部署的CI/CD工作流。
- 確保符合安全性與資料治理的要求。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量的練習與實作。
- 在即時實驗室環境中進行實作。
課程客製化選項
- 如需申請此課程的客製化培訓，請聯繫我們安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程簡介
AI部署簡介
- AI部署生命週期概覽
- 部署AI代理至生產環境的挑戰
- 關鍵考量：擴展性、可靠性與可維護性
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應用程式的最佳實踐
AI模型服務
- 模型服務框架概覽（例如：TensorFlow Serving、TorchServe）
- 建構AI代理推論的REST API
- 處理批次與即時預測
AI代理的CI/CD
- 設定AI部署的CI/CD管線
- 自動化AI模型的測試與驗證
- 滾動更新與版本控制管理
監控與最佳化
- 實作AI代理效能監控工具
- 分析模型漂移與再訓練需求
- 最佳化資源使用率與擴展性
安全性與治理
- 確保符合資料隱私法規
- 強化AI部署管線與API的安全性
- AI應用程式的稽核與日誌記錄
實作活動
- 使用Docker容器化AI代理
- 使用Kubernetes部署AI代理
- 設定AI效能與資源使用的監控
總結與下一步
最低要求
- 熟練Python程式語言
- 理解機器學習工作流
- 熟悉Docker等容器化工具
- 具備DevOps實務經驗（建議）
受眾
- MLOps工程師
- DevOps專業人員
14 小時
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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即將到來的課程
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