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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução à Containerização para IA & ML

  • Conceitos fundamentais da containerização
  • Por que containers são ideais para cargas de trabalho de ML
  • Principais diferenças entre containers e máquinas virtuais

Trabalhando com Imagens e Containers Docker

  • Entendendo imagens, camadas e registros
  • Gerenciando containers para experimentação em ML
  • Utilizando o CLI do Docker de forma eficiente

Empacotando Ambientes de ML

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

Construindo Dockerfiles para Aprendizado de Máquina

  • Estruturando Dockerfiles para projetos de ML
  • Boas práticas para desempenho e manutenibilidade
  • Usando builds em múltiplos estágios

Containerizando Modelos e Pipelines de ML

  • Empacotando modelos treinados em containers
  • Estratégias para gerenciamento de dados e armazenamento
  • Implantando fluxos de trabalho finais reproduzíveis

Executando Serviços de ML Containerizados

  • Expondo pontos finais 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 de container seguras
  • Gerenciando acessos e credenciais
  • Lidando com ativos confidenciais de ML

Implantando em Ambientes de Produção

  • Publicando imagens em registros de containers
  • Implantando containers em configurações locais ou em nuvem
  • Versionando e atualizando serviços de 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 implantando modelos em produção
  • Cientistas de dados gerenciando ambientes reproduzíveis para experimentos
  • Desenvolvedores de IA construindo aplicações containerizadas escaláveis

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (2)

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