Programa do Curso
Preparação de Modelos de Aprendizado de Máquina para Implantação
- Empacotamento de modelos com Docker
- Exportação de modelos do TensorFlow e PyTorch
- Considerações sobre versionamento e armazenamento
Serviço de Modelos no Kubernetes
\r- Visão geral dos servidores de inferência
- Implantação do TensorFlow Serving e TorchServe
- Configuração de endpoints de modelos
Técnicas de Otimização de Inferência
- Estratégias de lote (batching)
- Gerenciamento de requisições concurrentes
- Ajuste de latência e vazão (throughput)
Dimensionamento Automático de Cargas de Trabalho de ML
- Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
- Vertical Pod Autoscaler (VPA)
- Kubernetes Event-Driven Autoscaling (KEDA)
Provisionamento de GPU e Gerenciamento de Recursos
- Configuração de nós com GPU
- Visão geral do NVIDIA device plugin
- Solicitações e limites de recursos para cargas de trabalho de ML
Estratégias de Implantação e Lançamento de Modelos
- Implantações Blue/green
- Padrões de lançamento tipo canário
- Testes A/B para avaliação de modelos
Monitoramento e Observabilidade para ML em Produção
- Métricas para cargas de trabalho de inferência
- Práticas de registro (logging) e rastreamento (tracing)
- Painéis (dashboards) e alertas
Considerações de Segurança e Confiabilidade
- Segurança de endpoints de modelos
- Políticas de rede e controle de acesso
- Garantia de alta disponibilidade
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento sobre fluxos de trabalho de aplicações containerizadas
- Experiência com modelos de aprendizado de máquina baseados em Python
- Familiaridade com os fundamentos do Kubernetes
Público-Alvo
- Engenheiros de ML
- Engenheiros de DevOps
- Equipes de engenharia de plataforma
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Testemunhos de Clientes (3)
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