在生產環境中部署AI智能體培訓
將AI智能體部署到生產環境是實現AI模型運營化的關鍵步驟，以確保其在真實場景中的擴展性、可靠性和性能表現。
本課程為授課者主導的線上或線下培訓，旨在幫助高級專業人員掌握在生產環境中部署和管理AI智能體的技術方法。
完成本培訓後，參與者將能夠：
- 設計並實現具備擴展性的AI部署管道。
- 使用Docker和Kubernetes等工具對AI智能體進行容器化與編排管理。
- 監控並優化生產環境中的AI智能體。
- 為AI智能體部署實施CI/CD工作流。
- 確保符合安全與數據治理要求。
課程形式
- 互動式講解與討論。
- 大量的練習與實作。
- 在實時實驗環境中進行動手操作。
課程定制選項
- 如需申請本課程的定制化培訓，請聯繫我們以進行安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程簡介
AI部署基礎介紹
- AI部署生命週期概覽
- AI智能體部署至生產環境面臨的挑戰
- 關鍵考慮因素：擴展性、可靠性和可維護性
容器化與編排
- Docker及容器化基礎知識介紹
- 使用Kubernetes進行AI智能體編排
- 管理容器化AI應用的最佳實踐
AI模型服務化
- 模型服務框架概覽（如TensorFlow Serving、TorchServe）
- 為AI智能體推測構建REST API
- 處理批量預測與實時預測
AI智能體的CI/CD
- 為AI部署設置CI/CD管道
- 自動化AI模型的測試與驗證
- 滾動更新與版本控制管理
監控與優化
- 實施AI智能體性能監控工具
- 分析模型漂移及再訓練需求
- 優化資源利用率與擴展性
安全與治理
- 確保符合數據隱私法規要求
- 保護AI部署管道與API安全
- AI應用的審計與日誌記錄
動手實踐活動
- 使用Docker對AI智能體進行容器化
- 使用Kubernetes部署AI智能體
- 設置AI性能與資源使用的監控
總結與後續步驟
最低要求
- 精通Python編程
- 理解機器學習工作流程
- 熟悉Docker等容器化工具
- 具備DevOps實踐經驗（建議）
目標受眾
- MLOps工程師
- DevOps專業人員
14 小時
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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- 利用 Mastra 框架特性，部署生產就緒的 AI 應用。
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