在生产环境中部署 AI 智能体 培训
将 AI 智能体部署到生产环境中是 AI 模型落地运营的关键步骤,旨在确保其在实际应用中具备可扩展性、可靠性及高性能表现。
本课程为讲师指导的实时培训(线上或线下),面向希望掌握 AI 智能体部署与管理技术的高级专业人士。
完成本培训后,学员将能够:
- 设计和实现可扩展的 AI 部署流水线。
- 利用 Docker 和 Kubernetes 等工具对 AI 智能体进行容器化封装与编排。
- 监控并优化生产环境中的 AI 智能体。
- 为 AI 智能体部署实施 CI/CD 工作流。
- 确保符合安全与数据治理合规要求。
课程形式
- 互动式讲解与讨论。
- 大量练习与实操。
- 在实时实验环境中进行动手实践。
课程定制选项
- 如需申请针对本课的定制化培训,请联系我们以进行安排。
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课程时长 14 小时 (2 天数)
课程大纲
AI 部署简介
- AI 部署生命周期概述
- 将 AI 智能体部署到生产环境的挑战
- 关键考量因素:可扩展性、可靠性及可维护性
容器化与编排
- Docker 简介及容器化基础
- 使用 Kubernetes 进行 AI 智能体编排
- 管理容器化 AI 应用的最佳实践
AI 模型服务化
- 模型服务框架概述(例如:TensorFlow Serving, TorchServe)
- 构建用于 AI 智能体推理的 REST API
- 处理批量预测与实时预测
AI 智能体的 CI/CD
- 构建 AI 部署的 CI/CD 流水线
- 自动化 AI 模型的测试与验证
- 滚动更新及版本控制管理
监控与优化
- 实施 AI 智能体性能监控工具
- 分析模型漂移及重训练需求
- 优化资源利用率及可扩展性
安全与治理
- 确保符合数据隐私法规合规要求
- 保障 AI 部署流水线及 API 的安全性
- AI 应用的审计与日志记录
动手实践活动
- 使用 Docker 对 AI 智能体进行容器化
- 使用 Kubernetes 部署 AI 智能体
- 配置 AI 性能及资源使用的监控
总结与下一步
要求
- 精通 Python 编程
- 理解机器学习工作流
- 熟悉 Docker 等容器化工具
- 具备 DevOps 实践经验(建议)
目标受众
- MLOps 工程师
- DevOps 专业人士
需要帮助选择合适的课程吗?
china@nobleprog.com 或拨打 400 6116 540
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