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課程簡介
AI 推論與 Docker 簡介
- 理解 AI 推論負載
- 容器化推論的優勢
- 部署場景與限制
構建 AI 推論容器
- 選擇基礎映像和框架
- 封裝預訓練模型
- 構建適合容器執行的推論程式碼結構
確保容器化 AI 服務安全
- 最小化容器攻擊面
- 管理機密和敏感文件
- 安全的網路配置與 API 暴露策略
可攜式部署技術
- 優化映像以實現可攜性
- 確保可預測的運行時環境
- 跨平台管理相依性
本地部署與測試
- 使用 Docker 在本地運行服務
- 除錯推論容器
- 測試效能與可靠性
伺服器與雲端 VM 部署
- 調整容器以適應遠端環境
- 配置安全的伺服器訪問
- 在雲端 VM 上部署推論 API
使用 Docker Compose 構建多服務 AI 系統
- 編排推論與支援組件
- 管理環境變數和配置
- 擴展 Compose 中的微服務
AI 推論服務的監控與維護
- 日誌記錄與可觀測方法
- 檢測推論管線中的故障
- 生產環境中模型的更新與版本控制
總結與下一步
最低要求
- 了解基本的機器學習概念
- 具備 Python 或後端開發經驗
- 熟悉基礎容器概念
受眾
- 開發人員
- 後端工程師
- 部署 AI 服務的團隊
14 小時
客戶評論 (3)
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