Programa do Curso
Introdução à Inferência de IA com Docker
- Compreendendo cargas de trabalho de inferência AI
- Benefícios da inferência contêinerizada
- Cenários e restrições de implantação
Construindo Contêineres de Inferência AI
- Selecionando imagens base e frameworks
- Empacotando modelos pré-treinados
- Estruturando código de inferência para execução em contêineres
Segurança de Serviços AI Contêinerizados
- Minimizando a superfície de ataque dos contêineres
- Gerenciando segredos e arquivos sensíveis
- Estratégias seguras de rede e exposição de API
Técnicas de Implantação Portátil
- Otimizando imagens para portabilidade
- Garantindo ambientes de tempo de execução previsíveis
- Gerenciando dependências entre plataformas
Implantação e Teste Locais
- Executando serviços localmente com Docker
- Depurando contêineres de inferência
- Testando desempenho e confiabilidade
Implantação em Servidores e VMs na Nuvem
- Adaptando contêineres para ambientes remotos
- Configurando acesso seguro a servidores
- Implantando APIs de inferência em VMs na nuvem
Usando Docker Compose para Sistemas AI Multi-Serviço
- Orquestrando inferência com componentes de suporte
- Gerenciando variáveis de ambiente e configurações
- Escalando microserviços com Compose
Monitoramento e Manutenção de Serviços de Inferência AI
- Abordagens de registro e observabilidade
- Detectando falhas em pipelines de inferência
- Atualizando e versionando modelos em produção
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos básicos de aprendizado de máquina
- Experiência com Python ou desenvolvimento backend
- Familiaridade com conceitos fundamentais de contêineres
Público-Alvo
- Desenvolvedores
- Engenheiros backend
- Equipes implantando serviços de IA
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Testemunhos de Clientes (2)
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o instrutor tinha muito conhecimento e paciência para compartilhar conosco
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