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Struttura del corso

Introduzione alla containerizzazione per AI e ML

  • Concetti fondamentali della containerizzazione
  • Perché i container sono ideali per i carichi di lavoro ML
  • Principali differenze tra container e macchine virtuali

Lavoro con immagini e container Docker

  • Comprensione di immagini, layer e registry
  • Gestione dei container per la sperimentazione ML
  • Utilizzo efficiente della CLI Docker

Impacchettamento degli ambienti ML

  • Preparazione delle codebase ML per la containerizzazione
  • Gestione degli ambienti Python e delle dipendenze
  • Integrazione di CUDA e supporto GPU

Creazione di Dockerfile per il Machine Learning

  • Strutturazione dei Dockerfile per progetti ML
  • Best practice per prestazioni e manutenibilità
  • Utilizzo di build multi-stage

Containerizzazione di modelli e pipeline ML

  • Impacchettamento dei modelli addestrati in container
  • Gestione delle strategie di dati e storage
  • Deployment di flussi di lavoro end-to-end riproducibili

Esecuzione di servizi ML containerizzati

  • Esposizione di endpoint API per l'inferenza dei modelli
  • Scalabilità dei servizi con Docker Compose
  • Monitoraggio del comportamento runtime

Considerazioni su sicurezza e conformità

  • Garantire configurazioni di container sicure
  • Gestione di accessi e credenziali
  • Gestione di asset ML riservati

Deployment in ambienti di produzione

  • Pubblicazione di immagini nei registry dei container
  • Deployment di container in configurazioni on-premise o cloud
  • Versioning e aggiornamento dei servizi di produzione

Riepilogo e passi successivi

Requisiti

  • Comprensione dei flussi di lavoro del machine learning
  • Esperienza con Python o linguaggi di programmazione simili
  • Familiarità con le operazioni di base della riga di comando Linux

Pubblico target

  • Ingegneri ML che deployano modelli in produzione
  • Data scientist che gestiscono ambienti di sperimentazione riproducibili
  • Developers AI che creano applicazioni containerizzate scalabili
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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