Programa do Curso

Introdução ao CI/CD para Fluxos de Trabalho AI

  • Desafios únicos dos pipelines de entrega de modelos AI
  • Comparação entre processos tradicionais DevOps e MLOps
  • Componentes principais da implantação automatizada de modelos

Contêinerização de Modelos AI com Docker

  • Projeto de Dockerfiles eficientes para inferência ML
  • Gerenciamento de dependências e artefatos do modelo
  • Construção de imagens seguras e otimizadas

Configurando Pipelines CI/CD

  • Opções de ferramentas CI/CD e seus ecossistemas
  • Construção de pipelines para empacotamento automatizado de modelos
  • Validação de pipelines com verificações automatizadas

Teste de Modelos AI em CI

  • Automação de verificações de integridade de dados
  • Testes unitários e de integração para serviços de modelo
  • Validação de desempenho e regressão

Implantação Automatizada de Serviços AI Baseados em Docker

  • Implantação de contêineres AI em ambientes de nuvem
  • Implementação de rolos azul-verde e canário
  • Estratégias de rollback para implantações falhas

Gerenciamento de Versões e Artefatos de Modelos

  • Uso de registros para controle de versão de modelos e contêineres
  • Marcação, assinatura e promoção de imagens
  • Coordenação de atualizações de modelo entre serviços

Monitoramento e Observabilidade em CI/CD para AI

  • Rastreamento do desempenho dos pipelines e modelos
  • Alertas para builds falhas ou deriva de modelo
  • Rastreamento do comportamento de inferência em diferentes ambientes

Escalando Pipelines CI/CD para Sistemas AI

  • Paralelização de builds para modelos grandes
  • Otimização de recursos de computação e armazenamento
  • Integração de executores distribuídos e remotos

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos ciclos de vida de modelos de aprendizado de máquina
  • Experiência com contêinerização Docker
  • Familiaridade com conceitos e pipelines CI/CD

Público-Alvo

  • Engenheiros DevOps
  • Equipes MLOps
  • Engenheiros AI-ops
 21 Horas

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