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Programa do Curso

Preparação de Modelos de Aprendizado de Máquina para Implantação

  • Empacotamento de modelos com Docker
  • Exportação de modelos do TensorFlow e PyTorch
  • Considerações sobre versionamento e armazenamento

Servir Modelos no Kubernetes

  • Visão geral de servidores de inferência
  • Implantação do TensorFlow Serving e TorchServe
  • Configuração de endpoints de modelo

Técnicas de Otimização de Inferência

  • Estratégias de lote (batching)
  • Tratamento de solicitações simultâneas
  • Ajuste de latência e vazão (throughput)

Autoscaling de Workloads de ML

  • Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
  • Vertical Pod Autoscaler (VPA)
  • Kubernetes Event-Driven Autoscaling (KEDA)

Provisionamento de GPU e Gerenciamento de Recursos

  • Configuração de nós GPU
  • Visão geral do plug-in de dispositivo NVIDIA
  • Requisitos e limites de recursos para workloads de ML

Estratégias de Lançamento e Solta de Modelos

  • Implantações blue/green
  • Padrões de implantação canário (canary rollout)
  • Testes A/B para avaliação de modelos

Monitoramento e Observabilidade para ML em Produção

  • Métricas para workloads de inferência
  • Práticas de log e rastreamento (tracing)
  • Painéis de controle (dashboards) e alertas

Considerações de Segurança e Confiabilidade

  • Segurança dos endpoints de modelos
  • Políticas de rede e controle de acesso
  • Garantia de alta disponibilidade

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos fluxos de trabalho de aplicações containerizadas
  • Experiência com modelos de aprendizado de máquina baseados em Python
  • Familiaridade com os fundamentos do Kubernetes

Público-Alvo

  • Engenheiros de ML
  • Engenheiros de DevOps
  • Equipes de engenharia de plataforma
 14 Horas

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