Programa do Curso
Introdução à Containerização para IA e ML
- Conceitos fundamentais da containerização
- Por que contêineres são ideais para cargas de trabalho de ML
- Diferenças-chave entre contêineres e máquinas virtuais
Trabalhando com Imagens e Contêineres Docker
- Compreendendo imagens, camadas e registros
- Gerenciando contêineres para experimentação em ML
- Utilizando a CLI do Docker de forma eficiente
Empacotando Ambientes de ML
- Preparando bases de código de ML para containerização
- Gerenciando ambientes Python e dependências
- Integrando suporte CUDA e GPU
Criando Dockerfiles para Machine Learning
- Estruturando Dockerfiles para projetos de ML
- Boas práticas para desempenho e manutenibilidade
- Utilizando builds multiestágio
Containerizando Modelos e Pipelines de ML
- Empacotando modelos treinados em contêineres
- Gerenciando estratégias de dados e armazenamento
- Implantando fluxos de trabalho de ponta a ponta reproduzíveis
Executando Serviços de ML em Contêineres
- Expondo endpoints de API para inferência de modelos
- Escalação de serviços com Docker Compose
- Monitorando o comportamento em tempo de execução
Considerações de Segurança e Conformidade
- Garantindo configurações de contêiner seguras
- Gerenciando acessos e credenciais
- Lidando com ativos de ML confidenciais
Implantação em Ambientes de Produção
- Publicando imagens em registros de contêineres
- Implantando contêineres em configurações locais (on-premises) ou em nuvem
- Versionamento e atualização de serviços de produção
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina
- Experiência com Python ou linguagens de programação semelhantes
- Familiaridade com operações básicas da linha de comando do Linux
Público Alvo
- Engenheiros de ML que implantam modelos em produção
- Cientistas de dados que gerenciam ambientes de experimentação reproduzíveis
- Desenvolvedores de IA que constroem aplicações em contêineres escaláveis
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