CI/CD mesterséges intelligenciához: Docker-alapú modellépítések és telepítések automatizálása Képzés

Bevezetés a mesterséges intelligencia munkafolyamatok CI/CD világába

• A mesterségesintelligencia-modell-szállítási folyamatok egyedi kihívásai
• A hagyományos DevOps és az MLOps folyamatok összehasonlítása
• Az automatizált modelltelepítés alapvető összetevői

Mesterségesintelligencia-modellek konténerizálása Dockerrel

• Hatékony Dockerfiles tervezése gépi tanulási következtetéshez
• Függőségek és modelltermékek kezelése
• Biztonságos és optimalizált lemezképek építése

CI/CD folyamatok beállítása

• CI/CD eszközlehetőségek és ökoszisztémáik
• Folyamatok építése automatizált modellcsomagoláshoz
• Folyamatok validálása automatizált ellenőrzésekkel

Mesterségesintelligencia-modellek tesztelése CI-ban

• Adatintegritás-ellenőrzések automatizálása
• Egység- és integrációs tesztek modellszolgáltatásokhoz
• Teljesítmény- és regressziós validálás

Docker-alapú mesterségesintelligencia-szolgáltatások automatizált telepítése

• Mesterségesintelligencia-konténerek telepítése felhőkörnyezetekbe
• Kék-zöld és kanári kiadások megvalósítása
• Visszagördítési stratégiák sikertelen telepítésekhez

Modellverziók és termékek kezelése

• Nyilvántartások használata modell- és konténerverzió-kezeléshez
• Lemezképek címkézése, aláírása és előléptetése
• Modellfrissítések összehangolása a szolgáltatások között

Monitorozás és megfigyelhetőség az AI CI/CD-ben

• A folyamatok és a modellek teljesítményének nyomon követése
• Riasztások sikertelen építések vagy modellvándorlás esetén
• Következtetési viselkedés nyomon követése a környezetek között

CI/CD folyamatok skálázása mesterségesintelligencia-rendszerekhez

• Építések párhuzamosítása nagy modellekhez
• Számítási és tárolási erőforrások optimalizálása
• Elosztott és távoli futtatók integrálása

Összefoglalás és következő lépések