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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução à Inferência de IA com Docker

  • Compreendendo cargas de trabalho de inferência de IA
  • Vantagens da inferência em containers
  • Cenários e restrições de implantação

Construindo Containers de Inferência de IA

  • Seleção de imagens base e frameworks
  • Empacotamento de modelos pré-treinados
  • Estruturação do código de inferência para execução em container

Segurança de Serviços de IA em Containers

  • Minimização da superfície de ataque dos containers
  • Gerenciamento de segredos e arquivos sensíveis
  • Estratégias de rede segura e exposição de APIs

Técnicas de Implantação Portável

  • Otimização de imagens para portabilidade
  • Garantia de ambientes de runtime previsíveis
  • Gerenciamento de dependências entre plataformas

Implantação e Testes Locais

  • Execução de serviços localmente com Docker
  • Depuração de containers de inferência
  • Testes de desempenho e confiabilidade

Implantação em Servidores e VMs em Nuvem

  • Adaptação de containers para ambientes remotos
  • Configuração de acesso seguro ao servidor
  • Implantação de APIs de inferência em VMs em nuvem

Usando Docker Compose para Sistemas de IA Multi-Serviços

  • Orquestração da inferência com componentes de apoio
  • Gerenciamento de variáveis de ambiente e configurações
  • Escalação de microserviços com Compose

Monitoramento e Manutenção de Serviços de Inferência de IA

  • Abordagens de logging e observabilidade
  • Detectando falhas em pipelines de inferência
  • Atualização e versionamento de modelos em produção

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de aprendizado de máquina
  • Experiência com Python ou desenvolvimento backend
  • Familiaridade com conceitos fundamentais de containers

Público-Alvo

  • Desenvolvedores
  • Engenheiros de backend
  • Equipes que implantam serviços de IA

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (2)

Próximas Formações Provisórias

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