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 期間 14 時間

コース概要

AI/ML向けコンテナ化の概要

  • コンテナ化のコア概念
  • コンテナがMLワークロードに理想的な理由
  • コンテナと仮想マシンの主な違い

Dockerイメージとコンテナの操作

  • イメージ、レイヤー、レジストリの理解
  • ML実験のためのコンテナ管理
  • Docker CLIの効率的な使用

ML環境のパッケージング

  • コンテナ化に向けたMLコードベースの準備
  • Python環境と依存関係の管理
  • CUDAおよびGPUサポートの統合

機械学習向けDockerfileの構築

  • MLプロジェクト向けDockerfileの構造設計
  • パフォーマンスと保守性を高めるベストプラクティス
  • マルチステージビルドの使用

MLモデルとパイプラインのコンテナ化

  • 学習済みモデルのコンテナへのパッケージング
  • データとストレージ戦略の管理
  • 再現可能なエンドツーエンドワークフローのデプロイ

コンテナ化MLサービスの実行

  • モデル推論用APIエンドポイントの公開
  • Docker Composeによるサービスのスケーリング
  • ランタイム挙動の監視

セキュリティとコンプライアンスの考慮事項

  • 安全なコンテナ構成の確保
  • アクセスと認証情報の管理
  • 機密ML資産の取り扱い

本番環境へのデプロイ

  • コンテナレジストリへのイメージ公開
  • オンプレミスまたはクラウド環境でのコンテナデプロイ
  • 本番サービスのバージョン管理及び更新

まとめと次のステップ

要求

  • 機械学習ワークフローの理解
  • Pythonまたは同様のプログラミング言語の使用経験
  • 基本的なLinuxコマンドライン操作の知識

対象読者

  • モデルを本番環境にデプロイするMLエンジニア
  • 再現可能な実験環境を管理するデータサイエンティスト
  • スケーラブルなコンテナ化アプリケーションを構築するAI開発者

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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