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課程簡介
AI 推論與 Docker 簡介
- 理解 AI 推論負載
- 容器化推論的優勢
- 部署場景與限制
構建 AI 推論容器
- 選擇基礎映象和框架
- 封裝預訓練模型
- 結構化用於容器執行的推論代碼
保護容器化的 AI 服務
- 最小化容器的攻擊面
- 管理密鑰與敏感文件
- 安全網路與 API 暴露策略
可移植部署技術
- 優化映象以增強可移植性
- 確保可預測的運行環境
- 跨平台管理依賴關係
本地部署與測試
- 使用 Docker 在本地運行服務
- 除錯推論容器
- 測試性能與可靠性
在伺服器與雲端 VM 上部署
- 適應遠端環境的容器
- 配置安全的伺服器存取
- 在雲端 VM 上部署推論 API
使用 Docker Compose 構建多服務 AI 系統
- 協調推論與支援元件
- 管理環境變數與配置
- 利用 Compose 擴展微服務
AI 推論服務的監控與維護
- 日誌記錄與可觀測性方法
- 檢測推論管道中的故障
- 更新生產環境中的模型並進行版本控制
總結與下一步計劃
最低要求
- 具備基本機器學習概念的知識
- 擁有 Python 或後端開發經驗
- 熟悉基礎的容器概念
受眾
- 開發人員
- 後端工程師
- 部署 AI 服務的團隊
14 小時
客戶評論 (3)
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