聯繫我們
 課程時長 14 時間:

課程簡介

AI 及 ML 容器化入門

  • 容器化的核心概念
  • 容器為何最適合 ML 工作負載
  • 容器與虛擬機器的關鍵差異

處理 Docker 映像與容器

  • 理解映像、圖層及映像倉庫
  • 管理用於 ML 實驗的容器
  • 高效使用 Docker CLI

封裝 ML 環境

  • 為容器化準備 ML 代碼庫
  • 管理 Python 環境及依賴項
  • 集成 CUDA 及 GPU 支持

為機器學習構建 Dockerfile

  • 為 ML 項目結構化 Dockerfile
  • 性能與可維護性的最佳實踐
  • 使用多階段構建

容器化 ML 模型與管道

  • 將訓練好的模型封裝到容器中
  • 管理數據及存儲策略
  • 部署可重現的端到端工作流程

運行容器化 ML 服務

  • 暴露 API 端點以進行模型推斷
  • 使用 Docker Compose 擴展服務
  • 監控運行時行為

安全與合規考量

  • 確保安全的容器配置
  • 管理訪問權限及憑證
  • 處理機密的 ML 資產

部署到生產環境

  • 將映像發布到容器映像倉庫
  • 在本地或雲端環境中部署容器
  • 對生產服務進行版本管理及更新

總結及後續步驟

最低要求

  • 了解機器學習工作流程
  • 具備 Python 或類似編程語言的經驗
  • 熟悉基本的 Linux 命令行操作

目標受眾

  • 將模型部署到生產環境的 ML 工程師
  • 管理可重現實驗環境的數據科學家
  • 構建可擴展容器化應用的 AI 開發者

客戶評論 (2)

課程分類