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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução à Implementação de IA
- Visão geral do ciclo de vida da implementação de IA
- Desafios na implementação de agentes de IA em produção
- Considerações-chave: escalabilidade, fiabilidade e manutenibilidade
Containerização e Orquestração
- Introdução ao Docker e noções básicas de containerização
- Utilização do Kubernetes para a orquestração de agentes de IA
- Boas práticas para a gestão de aplicações de IA containerizadas
Serviço de Modelos de IA
- Visão geral de frameworks de serviço de modelos (ex.: TensorFlow Serving, TorchServe)
- Criação de APIs REST para inferência de agentes de IA
- Gestão de previsões em lote versus em tempo real
CI/CD para Agentes de IA
- Configuração de pipelines CI/CD para implementações de IA
- Automação do teste e validação de modelos de IA
- Atualizações graduais e gestão de controlo de versões
Monitorização e Otimização
- Implementação de ferramentas de monitorização para o desempenho dos agentes de IA
- Análise do drift do modelo e necessidade de re-treinamento
- Otimização da utilização de recursos e escalabilidade
Segurança e Governança
- Garantia de conformidade com os regulamentos de privacidade de dados
- Proteção dos pipelines de implementação de IA e das APIs
- Auditoria e registo de logs para aplicações de IA
Atividades Práticas
- Containerização de um agente de IA com Docker
- Implementação de um agente de IA utilizando Kubernetes
- Configuração de monitorização para o desempenho de IA e utilização de recursos
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Proficiência na programação em Python
- Compreensão dos fluxos de trabalho de machine learning
- Familiaridade com ferramentas de containerização, como o Docker
- Experiência com práticas DevOps (recomendado)
Público-Alvo
- Engenheiros MLOps
- Profissionais DevOps
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