Struttura del corso

Introduzione alla Containerizzazione per AI & ML

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

Lavorare con Immagini e Contenitori Docker

  • Comprendere immagini, layer e registry
  • Gestire contenitori per sperimentazioni ML
  • Utilizzare efficacemente la CLI di Docker

Pacchettizzazione degli Ambienti ML

  • Preparare i codici sorgenti ML per la containerizzazione
  • Gestire ambienti Python e dipendenze
  • Integrare CUDA e supporto GPU

Creazione di Dockerfile per Machine Learning

  • Strutturare Dockerfile per progetti ML
  • Best practice per prestazioni e manutenibilità
  • Utilizzare costruzioni multistadio

Containerizzazione di Modelli e Pipeline ML

  • Pacchettizzare modelli addestrati in contenitori
  • Gestire strategie di dati e archiviazione
  • Distribuire workflow end-to-end riproducibili

Eseguire Servizi ML Containerizzati

  • Esposizione di endpoint API per l'inferenza dei modelli
  • Scalare servizi con Docker Compose
  • Monitoraggio del comportamento in esecuzione

Considerazioni di Sicurezza e Conformità

  • Garantire configurazioni sicure dei contenitori
  • Gestire accesso e credenziali
  • Gestire asset ML riservati

Distribuzione in Ambienti di Produzione

  • Pubblicare immagini nelle registry dei contenitori
  • Distribuire contenitori in ambienti on-prem o cloud
  • Versioning e aggiornamento di servizi in produzione

Riepilogo e Passaggi Successivi

Requisiti

  • Comprensione dei flussi di lavoro di 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 distribuiscono modelli in produzione
  • Data scientists che gestiscono ambienti sperimentali riproducibili
  • Sviluppatori AI che costruiscono applicazioni containerizzate scalabili
 14 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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