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Schulungsübersicht

Einführung in die KI-Inferenz mit Docker

  • Verständnis von KI-Inferenz-Arbeitslasten
  • Vorteile der containerisierten Inferenz
  • Bereitstellungsszenarien und Einschränkungen

Erstellung von KI-Inferenz-Containern

  • Auswahl von Basis-Images und Frameworks
  • Packaging vortrainierter Modelle
  • Strukturierung des Inferenz-Codes für die Container-Ausführung

Sicherung containerisierter KI-Dienste

  • Minimierung der Angriffsfläche von Containern
  • Verwaltung von Geheimnissen und sensiblen Dateien
  • Sichere Strategien für Netzwerkkonnektivität und API-Freigaben

Techniken für portables Deployment

  • Optimierung von Images für Portabilität
  • Sicherstellung vorhersehbarer Laufzeitumgebungen
  • Verwaltung von Abhängigkeiten plattformübergreifend

Lokales Deployment und Testen

  • Ausführen von Diensten lokal mit Docker
  • Fehlerbehebung bei Inferenz-Containern
  • Testen der Leistung und Zuverlässigkeit

Bereitstellung auf Servern und Cloud-VMs

  • Anpassung von Containern an entfernte Umgebungen
  • Konfiguration des sicheren Serverzugriffs
  • Bereitstellung von Inferenz-APIs auf Cloud-VMs

Verwendung von Docker Compose für mehrstufige KI-Systeme

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

Überwachung und Wartung von KI-Inferenzdiensten

  • Logging- und Beobachtbarkeitsansätze
  • Erkennen von Fehlern in Inferenz-Pipelines
  • Aktualisierung und Versionierung von Modellen im Produktivbetrieb

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in den Konzepten des maschinellen Lernens
  • Erfahrung mit Python oder Backend-Entwicklung
  • Vertrautheit mit grundlegenden Container-Konzepten

Zielgruppe

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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

Kommende Kurse

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