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課程簡介
Docker 與 AI 推論入門
- 理解 AI 推論負載。
- 容器化推論的益處。
- 部署情境與限制條件。
建構 AI 推論容器
- 選取基礎映像檔和框架。
- 打包預先訓練的模型。
- 為容器執行結構化推論程式碼。
保障容器化 AI 服務的安全
- 最小化容器的攻擊表面。
- 管理金鑰和敏感檔案。
- 安全的網路與 API 暴露策略。
可移植的部署技術
- 最佳化映像檔以實現可移植性。
- 確保可預測的執行時間環境。
- 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。
- 測試效能和可靠性。
在伺服器和雲端虛擬機器上部署
- 調整容器以適應遠端環境。
- 配置安全的伺服器存取。
- 在雲端 VM 上部署推論 API。
使用 Docker Compose 管理多服務 AI 系統
- 與支援組件協調推論過程。
- 管理環境變數和配置。
- 透過 Compose 擴充微服務。
AI 推論服務的監控與維護
- 日誌記錄和可觀察性方法。
- 檢測推論管線中的故障。
- 在生產環境中更新和版本控制模型。
總結與後續步驟
最低要求
- 具備基本機器學習概念的理解。
- 擁有 Python 或後端開發經驗。
- 熟悉基礎的容器概念。
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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