面向AI的CI/CD：自动化基于Docker的模型构建与部署培訓
面向AI的CI/CD是一种结构化方法，旨在利用持续集成与持续交付管道，自动化模型打包、测试、容器化及部署。
本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级专业人士，帮助他们使用Docker和CI/CD平台自动化端到端的AI模型交付流程。
培训结束时，参与者将能够：
- 创建用于构建和测试AI模型容器的自动化管道。
- 实现模型生命周期的版本控制与可复现性。
- 整合AI服务的自动化部署策略。
- 应用适合机器学习运维的CI/CD最佳实践。
课程形式
- 讲师引导的演示与技术讨论。
- 实践实验室与动手实施练习。
- 在受控环境中模拟真实的CI/CD工作流。
课程定制选项
- 如果您的组织需要定制管道工作流或平台集成，请联系我们调整本课程。
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課程時長 21 時間：
課程簡介
AI工作流CI/CD简介
- AI模型交付管道的独特挑战
- 传统DevOps与MLOps流程对比
- 自动化模型部署的核心组件
使用Docker容器化AI模型
- 为ML推理设计高效的Dockerfile
- 管理依赖项与模型工件
- 构建安全且优化的镜像
搭建CI/CD管道
- CI/CD工具选项及其生态系统
- 构建用于自动化模型打包的管道
- 通过自动化检查验证管道
在CI中测试AI模型
- 自动化数据完整性检查
- 模型服务的单元与集成测试
- 性能与回归验证
基于Docker的AI服务自动化部署
- 将AI容器部署到云环境
- 实施蓝绿部署与金丝雀发布
- 部署失败时的回滚策略
管理模型版本与工件
- 使用注册表进行模型与容器版本控制
- 标记、签名与提升镜像
- 跨服务协调模型更新
面向AI的CI/CD监控与可观测性
- 跟踪管道与模型性能
- 构建失败或模型漂移告警
- 跨环境追踪推理行为
扩展AI系统的CI/CD管道
- 大型模型构建并行化
- 优化计算与存储资源
- 集成分布式与远程运行器
总结与后续步骤
最低要求
- 了解机器学习模型生命周期
- 具有Docker容器化经验
- 熟悉CI/CD概念与管道
目标受众
- DevOps工程师
- MLOps团队
- AI运维工程师
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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