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コース概要

AIデプロイ入門

  • AIデプロイライフサイクルの概要
  • 本番環境へのAIエージェントデプロイにおける課題
  • 重要な考慮事項:スケーラビリティ、信頼性、保守性

コンテナ化とオーケストレーション

  • Dockerとコンテナ化の基礎の紹介
  • KubernetesによるAIエージェントのオーケストレーション
  • コンテナ化されたAIアプリケーションを管理するためのベストプラクティス

AIモデルのサービング

  • モデルサービングフレームワークの概要(例:TensorFlow Serving, TorchServe)
  • AIエージェントの推論用REST APIの構築
  • バッチ推論とリアルタイム推論の処理

AIエージェント向けCI/CD

  • AIデプロイ用のCI/CDパイプラインの設定
  • AIモデルのテストと検証の自動化
  • ローリングアップデートとバージョン管理

監視と最適化

  • AIエージェントのパフォーマンス監視ツールの実装
  • モデルドリフトの分析と再学習の必要性
  • リソース利用効率とスケーラビリティの最適化

セキュリティとガバナンス

  • データプライバシー規制の遵守の確保
  • AIデプロイパイプラインとAPIの保護
  • AIアプリケーションの監査とログ記録

ハンズオン活動

  • DockerによるAIエージェントのコンテナ化
  • KubernetesによるAIエージェントのデプロイ
  • AIパフォーマンスとリソース使用量の監視設定

概要と次のステップ

要求

  • Pythonプログラミングの習熟
  • 機械学習ワークフローの理解
  • Dockerなどのコンテナ化ツールの Familiarity
  • DevOps実践の経験(推奨)

対象者

  • MLOpsエンジニア
  • DevOpsプロフェッショナル
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー