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Programa do Curso

Introdução à Containerização para IA & ML

  • Conceitos fundamentais da containerização
  • Por que containers são ideais para cargas de trabalho ML
  • Diferenças-chave entre containers e máquinas virtuais

Trabalhando com Imagens e Containers do Docker

  • Compreendendo imagens, camadas e registros
  • Gerenciando containers para experimentação ML
  • Usando a CLI do Docker com eficiência

Empacotando Ambientes ML

  • Preparando bases de código ML para containerização
  • Gerenciando ambientes e dependências Python
  • Integrando suporte para CUDA e GPU

Construindo Dockerfiles para Aprendizado de Máquina

  • Estruturando Dockerfiles para projetos ML
  • Melhores práticas para desempenho e manutenção
  • Usando builds multiestágio

Containerizando Modelos e Pipelines ML

  • Empacotando modelos treinados em containers
  • Estratégias de gerenciamento de dados e armazenamento
  • Implantando fluxos de trabalho finais reprodutíveis

Executando Serviços ML Containerizados

  • Expondo endpoints de API para inferência de modelos
  • Escala de serviços com Docker Compose
  • Monitorando o comportamento em tempo de execução

Considerações de Segurança e Conformidade

  • Garantindo configurações de container seguras
  • Gerenciando acessos e credenciais
  • Lidando com ativos ML confidenciais

Implantação em Ambientes de Produção

  • Publicando imagens em registros de containers
  • Implantando containers em configurações on-premises ou na nuvem
  • Versionamento e atualização de serviços de produção

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina
  • Experiência com Python ou linguagens de programação semelhantes
  • Familiaridade com operações básicas de linha de comando do Linux

Público-Alvo

  • Engenheiros de ML implantando modelos em produção
  • Cientistas de dados gerenciando ambientes experimentais reprodutíveis
  • Desenvolvedores de IA construindo aplicações containerizadas escaláveis
 14 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

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Investimento

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Testemunhos de Clientes (3)

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