AI 的 CI/CD：自動化基於 Docker 的模型構建與部署培訓
AI 的 CI/CD 是一種結構化的方法，利用持續集成（CI）和持續交付（CD）流水線，自動化模型的打包、測試、容器化及部署過程。
這門由講師帶領的現場培訓（可線上或線下進行），旨在幫助中級專業人員自動化端到端的 AI 模型交付工作流，並運用 Docker 及 CI/CD 平台。
培訓結束後，學員將能夠：
- 創建用於構建和測試 AI 模型容器的自動化流水線。
- 為模型生命週期實施版本控制和可重現性管理。
- 集成針對 AI 服務的自動化部署策略。
- 應用針對機器學習運維（MLOps）量身定制的 CI/CD 最佳實踐。
課程形式
- 講師主導的演示和技術討論。
- 實用實驗室和動手實施練習。
- 在受控環境中進行逼真的 CI/CD 工作流模擬。
課程定制選項
- 如果您的機構需要定制化的流水線工作流或平台集成，請聯繫我們以調整此課程。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程時長 21 時間：
課程簡介
AI 工作流中 CI/CD 的簡介
- AI 模型交付流水線面臨的獨特挑戰
- 傳統 DevOps 與 MLOps 流程的比較
- 自動化模型部署的核心組件
使用 Docker 對 AI 模型進行容器化
- 為 ML 推論設計高效的 Dockerfile
- 管理依賴關係和模型工件
- 構建安全且優化的映像
設置 CI/CD 流水線
- CI/CD 工具選項及其生態系統
- 構建用於自動化模型打包的流水線
- 通過自動化檢查驗證流水線
在 CI 中測試 AI 模型
- 自動化數據完整性檢查
- 模型服務的單元測試和集成測試
- 性能和回歸驗證
自動化部署基於 Docker 的 AI 服務
- 將 AI 容器部署到雲環境
- 實施藍綠部署和灰度發布
- 失敗部署的回滾策略
管理模型版本和工件
- 使用註冊表進行模型和容器版本控制
- 映像的標記、簽名和促進（promotion）
- 協調跨服務的模型更新
AI 的 CI/CD 中的監控和可觀察性
- 追蹤流水線和模型性能
- 對構建失敗或模型漂移進行警報
- 追蹤跨環境的推論行為
擴展 AI 系統的 CI/CD 流水線
- 為大型模型並行化構建
- 優化計算和存儲資源
- 集成分佈式及遠程運行器
總結與下一步
最低要求
- 理解機器學習模型的生命週期
- 具有 Docker 容器化經驗
- 熟悉 CI/CD 概念及流水線
目標受眾
- DevOps 工程師
- MLOps 團隊
- AI-ops 工程師
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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