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Schulungsübersicht
Einführung in die AI-Implementierung
- Überblick über den Lebenszyklus der KI-Bereitstellung
- Herausforderungen beim Einsatz von KI-Agenten in der Produktion
- Wichtige Überlegungen: Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Wartungsfreundlichkeit
Containerisierung und Orchestrierung
- Einführung in Docker und Grundlagen der Containerisierung
- Verwendung von Kubernetes für die Orchestrierung von KI-Agenten
- Bewährte Praktiken für die Verwaltung von containerisierten KI-Anwendungen
Servieren von KI-Modellen
- Überblick über Frameworks zur Modellbereitstellung (z. B. TensorFlow Serving, TorchServe)
- Aufbau von REST-APIs für die Inferenz von KI-Agenten
- Handhabung von Batch- und Echtzeit-Vorhersagen
CI/CD für AI Agents
- Einrichten von CI/CD-Pipelines für KI-Einsätze
- Automatisieren von Tests und Validierung von KI-Modellen
- Rolling Updates und Verwaltung der Versionskontrolle
Überwachung und Optimierung
- Implementierung von Überwachungstools für die Leistung von KI-Agenten
- Analyse der Modellabweichung und des Nachschulungsbedarfs
- Optimierung der Ressourcennutzung und Skalierbarkeit
Sicherheit und GoVernance
- Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen
- Absicherung von KI-Bereitstellungspipelines und APIs
- Auditing und Protokollierung für KI-Anwendungen
Praktische Activitie
- Containerisierung eines KI-Agenten mit Docker
- Bereitstellen eines KI-Agenten mit Kubernetes
- Einrichten der Überwachung von KI-Leistung und Ressourcennutzung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Beherrschung der Python Programmierung
- Verständnis von Arbeitsabläufen des maschinellen Lernens
- Vertrautheit mit Containerisierungstools wie Docker
- Erfahrung mit DevOps Praktiken (empfohlen)
Zielgruppe
- MLOps Ingenieure
- DevOps Fachleute
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Trainer beantwortet Fragen spontan.
Adrian
Kurs - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Maschinelle Übersetzung