Programa do Curso

Introdução à Containerização para IA & ML

  • Conceitos fundamentais de containerização
  • Por que os contêineres são ideais para cargas de trabalho de ML
  • Principais diferenças entre contêineres e máquinas virtuais

Trabalhando com Imagens e Contêineres Docker

  • Compreendendo imagens, camadas e repositórios
  • Gerenciando contêineres para experimentação de ML
  • Usando o Docker CLI 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 Aprendizado de Máquina

  • 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 contêineres
  • Gerenciando estratégias de dados e armazenamento
  • Implantando fluxos de trabalho reproduzíveis do início ao fim

Executando Serviços ML Containerizados

  • Expondo pontos de extremidade 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 contêineres seguras
  • Gerenciando acesso e credenciais
  • Lidando com ativos confidenciais de ML

Implantando em Ambientes de Produção

  • Publicando imagens para repositórios de contêineres
  • Implantando contêineres em configurações on-prem ou na nuvem
  • Versionamento e atualização de serviços de produção

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de 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 implantando modelos em produção
  • Cientistas de dados gerenciando ambientes experimentais reproduzíveis
  • Desenvolvedores de IA construindo aplicações containerizadas escaláveis
 14 Horas

Declaração de Clientes (5)

Próximas Formações Provisórias

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