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Programa do Curso
Fundamentos da Containerização para MLOps
- Compreensão dos requisitos do ciclo de vida do ML
- Conceitos-chave do Docker para sistemas de ML
- Boas práticas para ambientes reproduzíveis
Construção de Pipelines de Treino de ML Containerizados
- Empacotamento de código de treino de modelos e dependências
- Configuração de jobs de treino utilizando imagens Docker
- Gestão de datasets e artefactos em containers
Containerização de Validação e Avaliação de Modelos
- Reprodução de ambientes de avaliação
- Automação de fluxos de trabalho de validação
- Captura de métricas e registos (logs) a partir de containers
Inferência e Serviço Containerizados
- Projeto de microsserviços de inferência
- Otimização de containers de tempo de execução para produção
- Implementação de arquiteturas de serviço escaláveis
Orquestração de Pipelines com Docker Compose
- Coordenação de fluxos de trabalho de ML multi-container
- Isonização de ambientes e gestão de configuração
- Integração de serviços de suporte (ex.: tracking, armazenamento)
Versão e Gestão do Ciclo de Vida de Modelos de ML
- Acompanhamento de modelos, imagens e componentes de pipeline
- Ambientes de containers com controlo de versão
- Integração de MLflow ou ferramentas similares
Implantação e Escala de Cargas de Trabalho de ML
- Execução de pipelines em ambientes distribuídos
- Escala de microsserviços utilizando abordagens nativas do Docker
- Monitorização de sistemas de ML containerizados
CI/CD para MLOps com Docker
- Automação de builds e implantação de componentes de ML
- Teste de pipelines em ambientes de staging containerizados
- Garantia de reproduibilidade e retornos (rollbacks)
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fluxos de trabalho de machine learning
- Experiência com Python para desenvolvimento de dados ou modelos
- Familiaridade com os fundamentos de containers
Público-Alvo
- Engenheiros de MLOps
- Praticantes de DevOps
- Equipes de plataformas de dados
21 Horas
Testemunhos de Clientes (3)
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