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Programa do Curso
Introdução à Containerização para IA & ML
- Conceitos fundamentais da containerização
- Por que os contêineres são ideais para cargas de trabalho de ML
- Principais diferenças entre contêineres e máquinas virtuais
Trabalhando com Imagens e Contêineres do Docker
- Compreendendo imagens, camadas e registros
- Gerenciando contêineres para experimentação em ML
- Usando o 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 para CUDA e GPU
Construindo Dockerfiles para Aprendizado de Máquina
- Estruturando Dockerfiles para projetos de ML
- Melhores práticas para desempenho e manutenibilidade
- Usando builds multi-etapas
Containerizando Modelos e Pipelines de ML
- Empacotando modelos treinados em contêineres
- Gerenciando estratégias de dados e armazenamento
- Implantando fluxos de trabalho ponta a ponta reproduzíveis
Executando Serviços de ML em Contêineres
- Expondo pontos de extremidade de API para inferência de modelos
- Escalar serviços com Docker Compose
- Monitorando o comportamento em tempo de execução
Considerações de Segurança e Conformidade
- Garantindo configurações seguras de contêineres
- Gerenciando acesso e credenciais
- Tratando ativos de ML confidenciais
Implantando em Ambientes de Produção
- Publicando imagens em registros de contêineres
- Implantando contêineres em configurações on-premises ou em 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 similares
- Familiaridade com operações básicas de linha de comando do Linux
Público-Alvo
- Engenheiros de ML que implantam modelos em produção
- Cientistas de dados que gerenciam ambientes de experimentação reproduzíveis
- Desenvolvedores de IA que constroem aplicações em contêineres escaláveis
14 Horas
Testemunhos de Clientes (3)
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