Struttura del corso
Introduzione alla Containerizzazione per AI & ML
- Concetti fondamentali della containerizzazione
- Perché i contenitori sono ideali per carichi di lavoro ML
- Principali differenze tra contenitori e macchine virtuali
Lavorare con Immagini e Contenitori Docker
- Comprendere immagini, livelli e registri
- Gestire contenitori per l'esperimentazione ML
- Utilizzare il Docker CLI in modo efficiente
Pacchettizzazione degli Ambienti ML
- Preparare codebase ML per la containerizzazione
- Gestire ambienti Python e dipendenze
- Integrare supporto CUDA e GPU
Creazione di Dockerfile per il Machine Learning
- Strutturare Dockerfile per progetti ML
- Best practice per prestazioni e manutenibilità
- Utilizzare costruzioni multi-stage
Containerizzazione di Modelli e Pipeline ML
- Pacchettizzare modelli addestrati in contenitori
- Gestire strategie di dati e archiviazione
- Distribuire flussi di lavoro end-to-end riproducibili
Esecuzione di Servizi ML Containerizzati
- Esposizione di endpoint API per l'inferenza del modello
- Scalare servizi con Docker Compose
- Monitoraggio del comportamento runtime
Considerazioni di Sicurezza e Conformità
- Garantire configurazioni sicure dei contenitori
- Gestire accessi e credenziali
- Gestire asset ML riservati
Distribuzione in Ambienti di Produzione
- Pubblicare immagini nei registri dei contenitori
- Distribuire contenitori in configurazioni on-prem o cloud
- Versionamento e aggiornamento di servizi di produzione
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Comprensione dei flussi di lavoro di machine learning
- Esperienza con Python o linguaggi di programmazione simili
- Familiarità con operazioni di base della riga di comando Linux
Pubblico Obiettivo
- Ingegneri ML che distribuiscono modelli in produzione
- Data scientists che gestiscono ambienti di esperimento riproducibili
- Sviluppatori AI che costruiscono applicazioni containerizzate scalabili
Recensioni (5)
Ha spiegato tutto, non solo le nozioni di k8s.
Stefan Voinea - EMAG IT Research S.R.L
Corso - Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) - exam preparation
Traduzione automatica
Profondità delle conoscenze del formatore
Grant Miller - BMW
Corso - Certified Kubernetes Administrator (CKA) - exam preparation
Traduzione automatica
Molto informativa e concisa. Esercitazioni pratiche
Gil Matias - FINEOS
Corso - Introduction to Docker
Traduzione automatica
Contenuto eccellente
Alan Kavanagh - FINEOS Corporation Ltd
Corso - Docker from Basic to Advanced
Traduzione automatica
Laboratori e discussioni tecniche.
Dinesh Panchal - AXA XL
Corso - Advanced Docker
Traduzione automatica