Szkolenie: Wdrażanie modeli AI
Szkolenie Wdrażanie modeli AI to praktyczny kurs dla zaawansowanych, który uczy kompleksowego wdrażania modeli uczenia maszynowego z użyciem FastAPI, Docker, Kubernetes i automatyzacji CICD
- Trenerzy praktycy
- Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:5 dni (40h)
Kod kursu:DEPLOY/AI
Dostępne terminy szkolenia
Termin:
Trener:
Cena:
4750 PLN netto
Lokalizacja:
ZdalneWdrażanie modeli AI
Cele szkolenia
Szkolenie przygotowuje do samodzielnego wdrażania modeli uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych, obejmując cały proces od implementacji API po automatyzację wdrożeń
Szkolenie uczy stosowania najlepszych praktyk w zakresie konteneryzacji, orkiestracji oraz automatyzacji procesów wdrożeniowych z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi
Szkolenie rozwija umiejętności integracji modeli AI z systemami produkcyjnymi, zapewniając efektywność, skalowalność i bezpieczeństwo wdrożonych rozwiązań
Dla kogo?
Doświadczonych data scientistów oraz programistów z minimum rocznym doświadczeniem w Pythonie, chcących rozwijać kompetencje wdrożeniowe
Specjalistów IT odpowiedzialnych za integrację i utrzymanie modeli uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych
Osób realizujących projekty AI, które chcą poznać praktyczne aspekty wdrażania i automatyzacji procesów
Efekty kształcenia
Uczestnik projektuje i wdraża API dla modeli uczenia maszynowego
Uczestnik konfiguruje i optymalizuje kontenery Docker dla aplikacji AI
Uczestnik wdraża aplikacje na klastrach Kubernetes
Uczestnik automatyzuje procesy wdrożeniowe z użyciem narzędzi CICD
Uczestnik analizuje i rozwiązuje typowe problemy wdrożeniowe modeli AI
Uczestnik testuje i monitoruje wdrożone rozwiązania w środowisku produkcyjnym
Wymagania
Szkolenie nie jest kierowane dla osób początkujących - wymagane co najmniej roczne doświadczenie programistyczne
Dobra znajomość języka Python
Podstawowa znajomość zagadnień sieciowych i protokołu HTTP
Podstawowa znajomość środowiska Linux
Podstawowa znajomość uczenia maszynowego
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Program szkolenia
Wprowadzenie do wdrożenia modeli uczenia maszynowego
Charakterystyka wdrożenia
Problemy z wdrożeniem modeli uczenia maszynowego
Różne sposoby wdrożenia modeli
API (FastAPI)
Implementacja API dla modeli uczenia maszynowego
Protokół HTTP
Type Annotations i jak wykorzystywane jest w FastAPI
Schematy Pydantic
Czym jest REST
Cache'owanie w API
Zapisy i odczyt z baz danych
Przetwarzanie asynchroniczne
Kontenery (Docker)
Czym jest kontener - zalety i wady
Budowa obrazów przy użyciu Dockerfile
Warstwy w Dockerze
Cache'owanie i przyśpieszenie budowy obrazów
Praca z kontenerem i jego debugowanie
Wdrożenie na produkcję (Kubernetes)
Czym jest Kubernetes - zalety i wady
Przegląd narzędzi w celach uczenia maszynowego powstałych wokół Kubernetesa
Podstawy architektury Kubernetesa
Namespaces - przestrzenie w klastrze
Pod - podstawowa jednostka alokacji procesów w klastrze
Deployment - zarządzanie liczbą replik serwisów wraz ze sposobem ich aktualizacji
Service - konfiguracja komunikacji oraz sposoby na udostępnienie serwisu
Ingress - przekierowywanie zapytań do serwisów znajdujących się na klastrze
Health, Readiness, Startup Probing - kontrolowanie poprawnego funkcjonowania serwisów
Requests, Limits - Ustalanie wymaganych zasobów na serwisach
HorizontalPodAutoscaler - konfiguracja automatycznego skalowania serwisów
Przeprowadzanie testów obciążeniowych
Automatyzacja (CICD)
Definiowanie pipeline'ów
Zrównoleglanie kroków
Continuous Integration - lintowanie, skanowanie, uruchamianie testów
Continuous Deployment - automatyczna budowa obrazów, wdrożenie na środowiska dev/prod
Autorem szkolenia jest Marcin Rybiński
Machine Learning Engineer w Brainly. Zajmuje się rozwijaniem, wdrażaniem, monitorowaniem i utrzymywaniem algorytmów uczenia maszynowego do różnych zastosowań w branży edutech. Specjalizuje i rozwija się w zagadnieniach MLOps, związanych z wdrażaniem oraz utrzymywaniem rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję.
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi
