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
本番環境へのデプロイ入門
- 微調整済みモデルを本番環境へ導入する際の主な課題
- 開発環境と本番環境の違い
- モデル展開用ツールおよびプラットフォーム
展開準備としてのモデル処理
- 標準形式(ONNXやTensorFlow SavedModelなど)でのモデルのエクスポート方法
- 遅延削減およびスループット向上のための最適化手法
- エッジケースや実際の利用データを使ったテスト方法
モデル展開用コンテナ化技術
- Dockerの基本知識
- 機械学習モデル向けDockerイメージの作成手順
- コンテナの安全性および効率性向上のためのベストプラクティス
Kubernetesによる展開規模化
- AIワークロード向けKubernetesの基礎知識
- モデルホスティング用Kubernetesクラスタの構築手順
- 負荷分散および水平スケーリング手法
モデルの監視と維持管理
- PrometheusやGrafanaを用いた監視実装方法
- エラー検出や性能把握のための自動ログ記録
- モデルドリフト対策やアップデート用再学習パイプラインの構築
本番環境におけるセキュリティ確保
- モデルの推論処理用APIの安全性確保手法
- 認証および権限管理機構の導入方法
- データプライバシー問題への対処法
ケーススタディと実践演習
- 感情分析モデルの展開手順
- 機械翻訳サービスのスケーラビリティ向上手法
- 画像分類モデル向け監視システムの構築方法
まとめおよび今後の進め方
要求
- 機械学習ワークフローに関する深い理解
- 機械学習モデルの微調整経験があること
- DevOpsやMLOpsの基本概念に精通していること
対象者
- DevOpsエンジニア
- MLOps実務担当者
- AIモデル展開の専門家
21 時間
お客様の声 (2)
クレイグはトレーニングに非常に積極的に関わり、常に私たちが注意を払っているか確認し、例を日常の活動に合わせて調整しました。また、プレゼンテーションに含まれていない情報であっても、質問された際には常に回答を提供してくれました。
Ecaterina Ioana Nicoale - BOOKING HOLDINGS ROMANIA SRL
コース - DevOps Foundation®
機械翻訳
講師の高いコミットメントと知識
Jacek - Softsystem
コース - DevOps Engineering Foundation (DOEF)®
機械翻訳