Struttura del corso
Introduzione all'Ottimizzazione e Distribuzione dei Modelli
- Panoramica dei modelli DeepSeek e delle sfide di distribuzione
- Comprensione dell'efficienza del modello: velocità vs. accuratezza
- Principali metriche di prestazione per i modelli AI
Ottimizzazione delle Prestazioni dei Modelli DeepSeek
- Tecniche per ridurre la latenza di inferenza
- Strategie di quantizzazione e pruning dei modelli
- Utilizzo di librerie ottimizzate per i modelli DeepSeek
Implementazione di MLOps per i Modelli DeepSeek
- Controllo versione e tracciamento dei modelli
- Automazione del retraining e della distribuzione dei modelli
- Pipeline CI/CD per applicazioni AI
Distribuzione dei Modelli DeepSeek in Ambienti Cloud e On-Premise
- Scelta dell'infrastruttura appropriata per la distribuzione
- Distribuzione con Docker e Kubernetes
- Gestione dell'accesso alle API e dell'autenticazione
Scalabilità e Monitoraggio delle Distribuzioni AI
- Strategie di bilanciamento del carico per servizi AI
- Monitoraggio del drift del modello e del degrado delle prestazioni
- Implementazione dello scaling automatico per applicazioni AI
Garantire Sicurezza e Conformità nelle Distribuzioni AI
- Gestione della privacy dei dati nei flussi di lavoro AI
- Conformità alle normative aziendali per l'AI
- Migliori pratiche per distribuzioni AI sicure
Tendenze Future e Strategie di Ottimizzazione AI
- Avanzamenti nelle tecniche di ottimizzazione dei modelli AI
- Tendenze emergenti in MLOps e infrastrutture AI
- Costruzione di una roadmap per la distribuzione AI
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Esperienza nella distribuzione di modelli AI e nelle infrastrutture cloud
- Padronanza di un linguaggio di programmazione (ad esempio, Python, Java, C++)
- Comprensione delle pratiche MLOps e dell'ottimizzazione delle prestazioni dei modelli
Destinatari
- Ingegneri AI impegnati nell'ottimizzazione e distribuzione di modelli DeepSeek
- Data scientist che si occupano di tuning delle prestazioni AI
- Specialisti di machine learning responsabili della gestione di sistemi AI basati su cloud
Recensioni (2)
l'ecosistema ML non riguarda solo MLFlow, ma anche Optuna, Hyperopt, Docker e Docker-Compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Corso - MLflow
Traduzione automatica
Ho trovato molto piacevole partecipare alla formazione su Kubeflow, che si è svolta a distanza. Questa formazione mi ha permesso di consolidare le mie conoscenze sui servizi AWS, K8s e tutte le tool DevOps associate a Kubeflow, che costituiscono le basi necessarie per affrontare l'argomento in modo appropriato. Desidero ringraziare Malawski Marcin per la sua pazienza e professionalità nel fornire formazione e consigli sulle best practice. Malawski affronta l'argomento da diverse angolazioni, utilizzando diversi strumenti di distribuzione come Ansible, EKS kubectl e Terraform. Ora sono definitivamente convinto che mi sto muovendo nel campo d'applicazione giusto.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Corso - Kubeflow
Traduzione automatica
