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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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