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 Dauer 14 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in die KI-Inferenz mit Docker

  • Verständnis der KI-Inferenz-Workloads
  • Vorteile der containerisierten Inferenz
  • Bereitstellungsszenarien und Einschränkungen

Erstellung von KI-Inferenzcontainern

  • Auswahl von Basis-Images und Frameworks
  • Pakete von vortrainierten Modellen erstellen
  • Strukturierung des Inferenzcodes für die Containerausführung

Absicherung containerisierter KI-Dienste

  • Minimierung der Angriffsfläche des Containers
  • Verwaltung von Geheimnissen und sensiblen Dateien
  • Strategien für sichere Netzwerk- und API-Exposition

Techniken für portable Bereitstellung

  • Optimierung von Images für Portabilität
  • Garantie vorhersehbarer Laufzeitumgebungen
  • Verwaltung von Abhängigkeiten über verschiedene Plattformen hinweg

Lokale Bereitstellung und Testung

  • Ausführen von Diensten lokal mit Docker
  • Fehlerbehebung in Inferenzcontainern
  • Testen von Leistung und Zuverlässigkeit

Bereitstellung auf Servern und Cloud-VMs

  • Anpassen der Container für Remote-Umgebungen
  • Konfigurieren von sicherem Serverzugriff
  • Bereitstellung von Inferenz-APIs auf Cloud-VMs

Verwendung von Docker Compose für Mehrdienst-KI-Systeme

  • Orchestrierung der Inferenz mit unterstützenden Komponenten
  • Verwaltung von Umgebungsvariablen und Konfigurationen
  • Skalierung von Microservices mit Compose

Überwachung und Wartung von KI-Inferenzdiensten

  • Ansätze für Protokollierung und Observability
  • Erkennen von Fehlern in Inferenz-Pipelines
  • Aktualisierung und Versionsverwaltung von Modellen im Produktivbetrieb

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis der Konzepte des maschinellen Lernens
  • Erfahrung mit Python oder Backend-Entwicklung
  • Vertrautheit mit grundlegenden Containerkonzepten

Zielgruppe

  • Entwickler
  • Backend-Ingenieure
  • Teams, die KI-Dienste bereitstellen

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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