お問い合わせを送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
予約を送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
コース概要
機械学習モデルの展開準備
- Docker を使用したモデルのパッケージ化
- TensorFlow と PyTorch からモデルをエクスポートする
- バージョン管理とストレージの考慮点
Kubernetes 上でのモデル提供
- 推論サーバーの概要
- TensorFlow Serving と TorchServe の展開
- モデルエンドポイントの設定
推論最適化テクニック
- バッチング戦略
- 並列リクエスト処理
- レイテンシとスループットの調整
ML ワークロードの自動スケーリング
- Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
- Vertical Pod Autoscaler (VPA)
- Kubernetes Event-Driven Autoscaling (KEDA)
GPU 設定とリソース管理
- GPU ノードの設定
- NVIDIA デバイスプラグインの概要
- ML ワークロードのリソース要求と制限
モデル展開とリリース戦略
- Blue/Green 展開
- カニデプロイメントパターン
- モデル評価のための A/B テスト
本番環境での ML の監視と可観測性
- 推論ワークロードのメトリクス
- ロギングとトレーシングの実践
- ダッシュボードとアラート
セキュリティと信頼性の考慮点
- モデルエンドポイントのセキュリティ
- ネットワークポリシーとアクセス制御
- 高可用性の確保
まとめと次なるステップ
要求
- コンテナ化アプリケーションワークフローの理解
- Python ベースの機械学習モデルの使用経験
- Kubernetes の基本的な知識
対象者
- ML エンジニア
- DevOps エンジニア
- プラットフォームエンジニアリングチーム
14 時間
お客様の声 (3)
About the microservices and how to maintenance kubernetes
Yufri Isnaini Rochmat Maulana - Bank Indonesia
コース - Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes
講師がどのように効果的に知識を伝えるか
Vu Thoai Le - Reply Polska sp. z o. o.
コース - Certified Kubernetes Administrator (CKA) - exam preparation
機械翻訳
トレーナーが私たちの質問に答える際の知識と忍耐力。
Calin Avram - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
コース - Deploying Kubernetes Applications with Helm
機械翻訳