Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

AI İş Akışları için CI/CD Tanıtımı

  • AI model teslimat boru hatlarının benzersiz zorlukları
  • Geleneksel DevOps ve MLOps süreçlerinin karşılaştırılması
  • Otomatik model dağıtımının temel bileşenleri

Docker ile AI Modellerinin Konteynerleştirilmesi

  • ML çıkarımı için verimli Dockerfiles tasarlamak
  • Bağımlılıkları ve model ögelerini yönetmek
  • Güvenli ve optimize edilmiş görüntüler oluşturma

CI/CD Boru Hatlarının Kurulumu

  • CI/CD araçlama seçenekleri ve ekosistemleri
  • Otomatik model paketleme için boru hatları oluşturma
  • Otomatik kontrollerle boru hatlarını doğrulama

CI'da AI Modellerinin Test Edilmesi

  • Veri bütünlük kontrollerini otomatikleştirme
  • Model hizmetleri için birim ve entegrasyon testleri
  • Performans ve regresyon doğrulaması

Docker Tabanlı AI Hizmetlerinin Otomatik Dağıtımı

  • AI konteynerlerini bulut ortamlarına dağıtma
  • Mavi-yeşil ve kanarya yayılımını uygulama
  • Başarısız dağıtımlar için geri alma stratejileri

Model Sürümlerinin ve Ögelerinin Yönetimi

  • Model ve konteyner sürüm kontrolü için kayıt defterlerini kullanma
  • Görüntüleri etiketleme, imzalama ve yükleme
  • Hizmetler arasında model güncellemelerini koordinasyon

AI için CI/CD'de İzleme ve Gözlemlenebilirlik

  • Boru hattı ve model performansını izleme
  • Başarısız oluşturmalar veya model kayması için uyarılandırma
  • Ortamlar arasında çıkarım davranışını izleme

AI Sistemleri için CI/CD Boru Hatlarını Ölçeklendirme

  • Büyük modeller için paralel oluşturma
  • Hesaplama ve depolama kaynaklarını optimize etme
  • Dağıtık ve uzaktan çalıştırıcıları entegre etme

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Makine öğrenimi model yaşam döngülerine ilişkin anlayış
  • Docker konteynerleştirme konusunda deneyim
  • CI/CD kavramları ve boru hatlarına hakimiyet

Hedef Kitle

  • DevOps mühendisleri
  • MLOps ekipleri
  • AI-ops mühendisleri
 21 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler