Kurzusleírás
Bevezetés a Modelloptimalizálásba és Üzembe helyezésbe
- A DeepSeek modellek áttekintése és az üzembe helyezés kihívásai
- A modell hatékonyságának megértése: sebesség vs. pontosság
- Kulcsfontosságú teljesítménymutatók AI modellekhez
DeepSeek modellek optimalizálása teljesítmény szempontjából
- Technikák a következtetési késleltetés csökkentésére
- Modell kvantálás és nyesési stratégiák
- Optimalizált könyvtárak használata DeepSeek modellekhez
MLOps implementálása DeepSeek modellekhez
- Verziókezelés és modellnyomon követés
- Modell újratanításának és üzembe helyezésének automatizálása
- CI/CD folyamatok AI alkalmazásokhoz
DeepSeek modellek üzembe helyezése felhőben és helyszíni környezetben
- A megfelelő infrastruktúra kiválasztása üzembe helyezéshez
- Üzembe helyezés Docker és Kubernetes segítségével
- API hozzáférés és hitelesítés kezelése
AI üzemelő példányok skálázása és monitorozása
- Terheléselosztási stratégiák AI szolgáltatásokhoz
- Modell eltolódás és teljesítmény romlásának monitorozása
- Auto-scaling implementálása AI alkalmazásokhoz
Biztonság és megfelelőség biztosítása AI üzemelő példányokban
- Adatvédelem kezelése AI munkafolyamatokban
- Vállalati AI szabályozásoknak való megfelelés
- Biztonságos AI üzembe helyezés legjobb gyakorlatai
Jövőbeli trendek és AI optimalizálási stratégiák
- AI modelloptimalizálási technikák fejlődése
- Új trendek az MLOps és AI infrastruktúrában
- AI üzembe helyezési útitervezés kialakítása
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Tapasztalat AI modellek üzembe helyezésében és felhő infrastruktúrában
- Programozási nyelv ismerete (pl. Python, Java, C++)
- MLOps és modell teljesítményoptimalizálás ismerete
Célközönség
- DeepSeek modelleket optimalizáló és üzembe helyező AI mérnökök
- AI teljesítményhangolással foglalkozó adattudósok
- Felhő alapú AI rendszereket kezelő gépi tanulási szakemberek
Vélemények (2)
az ML-ekoszisztéma nem csak az MLFlow-t, hanem az Optunát, a HyperOps-t, valamint a Docker-t és a Docker-Compose-t is tartalmazza
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurzus - MLflow
Gépi fordítás
Nagyezték, hogy részese lehettem a Kubeflow tanfolyamnak, amelyet távollértű módon tartottak. A képzés lehetővé tette számomra, hogy megalapozzam az AWS-szal kapcsolatos ismereteimet, a K8s-t és a Kubeflow környezetében használt minden devOps eszköz alapjait, amelyek a témakör megfelelő felépítéséhez szükségesek. Szeretném köszönetet mondani Malawski Marcinnek az általa tanúsított türelmért és professzionális eljárásokért a képzés során és a legjobb gyakorlati tanácsokért. Malawski számos különböző szempontból közelítette meg a témát, különböző üzembe helyezési eszközökkel, mint például az Ansible, EKS kubectl és a Terraform. Most már egyértelműen meggyőződtem arról, hogy a megfelelő alkalmazási területre haladszom.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Kurzus - Kubeflow
Gépi fordítás
