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Programa do Curso

Introdução à Containerização para IA e ML

  • Conceitos fundamentais de containerização
  • Por que os contêineres são ideais para cargas de trabalho de ML
  • Diferenças-chave entre contêineres e máquinas virtuais

Trabalhando com Imagens e Contêineres do Docker

  • Compreendendo imagens, camadas e registros (registries)
  • Gerenciando contêineres para experimentação de ML
  • Utilizando a CLI do Docker de forma eficiente

Empacotando Ambientes de ML

  • Preparando bases de código de ML para containerização
  • Gerenciando ambientes Python e dependências
  • Integrando suporte a CUDA e GPUs

Construindo Dockerfiles para Machine Learning

  • Estruturando Dockerfiles para projetos de ML
  • Melhores práticas para desempenho e manutenibilidade
  • Utilizando construções em múltiplas etapas (multi-stage builds)

Containerizando Modelos e Pipelines de ML

  • Empacotando modelos treinados em contêineres
  • Gerenciando estratégias de dados e armazenamento
  • Implantando fluxos de trabalho end-to-end reproduzíveis

Executando Serviços de ML Contêinerizados

  • Expondo endpoints de API para inferência de modelos
  • Dimensionando serviços com o Docker Compose
  • Monitorando o comportamento em tempo de execução

Considerações de Segurança e Conformidade

  • Garantindo configurações seguras dos contêineres
  • Gerenciando acesso e credenciais
  • Lidando com ativos confidenciais de ML

Implantando em Ambientes de Produção

  • Publicando imagens em registros de contêineres
  • Implantando contêineres em configurações on-premises ou na nuvem
  • Versionamento e atualização de serviços em produção

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina
  • Experiência com Python ou linguagens de programação semelhantes
  • Familiaridade com operações básicas da linha de comando do Linux

Público-Alvo

  • Engenheiros de ML implantando modelos em produção
  • Cientistas de dados gerenciando ambientes de experimentação reproduzíveis
  • Desenvolvedores de IA criando aplicações escaláveis e contêinerizadas
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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