Neem contact met ons op
 Duur 14 uren

Cursusaanbod

Inleiding tot AI-inferentie met Docker

  • Begrip van AI-inferentiewerkbelastingen
  • Voordelen van gecontaineriseerde inferentie
  • Implementatiescenario's en beperkingen

Opbouwen van AI-inferentie-containers

  • Keuze van basisafbeeldingen en frameworks
  • Verpakken van vooraf getrainde modellen
  • Structureren van inferentiecodel voor containeruitvoering

Beveiligen van gecontaineriseerde AI-services

  • Minimaliseren van de aanvalsoppervlakte van containers
  • Beheren van geheimen en gevoelige bestanden
  • Veilige netwerkinstellingen en API-expositiestrategieën

Draagbare implementatietechnieken

  • Optimaliseren van afbeeldingen voor draagbaarheid
  • Garanderen van voorspelbare runtimeomgevingen
  • Beheren van afhankelijkheden over verschillende platforms

Lokale implementatie en testen

  • Services lokaal uitvoeren met Docker
  • Fouten opsporen in inferentie-containers
  • Testen van prestaties en betrouwbaarheid

Implementeren op servers en cloud-VM's

  • Aanpassen van containers voor verre omgevingen
  • Inrichten van veilige servertoegang
  • Implementeren van inferentie-API's op cloud-VM's

Gebruik van Docker Compose voor multi-service AI-systemen

  • Orchestreren van inferentie met ondersteunende componenten
  • Beheren van omgevingsvariabelen en configuraties
  • Schalen van microservices met Compose

Bewaking en onderhoud van AI-inferentieservices

  • Benaderingen voor logging en observability
  • Detecteren van falen in inferentiepipelines
  • Updaten en versioneren van modellen in productie

Samenvatting en vervolgstappen

Vereisten

  • Een begrip van basisbegrippen in machine learning
  • Ervaring met Python of backend-ontwikkeling
  • Vertrouwdheid met basisbegrippen rondom containers

Doelgroep

  • Ontwikkelaars
  • Backend-engineers
  • Teams die AI-services implementeren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Getuigenissen (2)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën