Programa do Curso
Introdução à Containerização para AI & ML
- Conceitos fundamentais de containerização
- Por que containers são ideais para cargas de trabalho de ML
- Principais diferenças entre containers e máquinas virtuais
Trabalhando com Imagens e Containers Docker
- Entendendo imagens, camadas e registries
- Gerenciando containers para experimentação de ML
- Usando a CLI do Docker eficientemente
Embalando Ambientes de ML
- Preparando bases de código de ML para containerização
- Gerenciando ambientes Python e dependências
- Integrando suporte CUDA e GPU
Construindo Dockerfiles para Machine Learning
- Estruturando Dockerfiles para projetos de ML
- Melhores práticas para desempenho e manutenção
- Usando builds em múltiplas etapas
Containerizando Modelos e Pipelines de ML
- Embalando modelos treinados em containers
- Gerenciando estratégias de dados e armazenamento
- Implantando fluxos de trabalho reproduzíveis do início ao fim
Executando Serviços ML Containerizados
- Expondo endpoints de API para inferência de modelos
- Escalando serviços com Docker Compose
- Monitorando comportamento em tempo de execução
Considerações sobre Segurança e Conformidade
- Garantindo configurações de container seguras
- Gerenciando acesso e credenciais
- Lidando com ativos confidenciais de ML
Implantação em Ambientes de Produção
- Publicando imagens em registries de containers
- Implantando containers em configurações on-prem ou na nuvem
- Versionamento e atualização de serviços em produção
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de fluxos de trabalho de machine learning
- Experiência com Python ou linguagens de programação similares
- Familiaridade com operações básicas de linha de comando do Linux
Público-alvo
- Engenheiros de ML implantando modelos em produção
- Cientistas de dados gerenciando ambientes de experimentação reproduzíveis
- Desenvolvedores de IA construindo aplicações containerizadas escaláveis
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