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コース概要
Dockerを使用したAI推論の概要
- AI推論ワークロードの理解
- コンテナ化された推論のメリット
- 展開シナリオと制約条件
AI推論コンテナの構築
- 基盤イメージとフレームワークの選択
- 事前学習済みモデルのパッケージ化
- コンテナ実行用に推論コードを構造化する
コンテナ化されたAIサービスのセキュリティ確保
- コンテナ攻撃面積の最小化
- 秘密情報と機密ファイルの管理
- 安全なネットワークとAPI公開戦略
ポータブル展開技術
- ポータビリティのためのイメージの最適化
- 予測可能なランタイム環境を確保する
- プラットフォーム間での依存関係の管理
ローカル展開とテスト
- Dockerを使用してローカルでサービスを実行する
- 推論コンテナのデバッグ
- パフォーマンスと信頼性のテスト
サーバーとクラウドVMでの展開
- リモート環境に適応したコンテナの使用
- 安全なサーバーアクセスの構成
- クラウドVM上で推論APIを展開する
Docker Composeを使用したマルチサービスAIシステム
- サポートコンポーネントとともに推論のオーケストレーション
- 環境変数と設定の管理
- Composeを使用したマイクロサービスのスケーリング
AI推論サービスの監視とメンテナンス
- ログと可観測性のアプローチ
- 推論パイプラインでの障害検出
- 本番環境でのモデルの更新とバージョン管理
まとめと次へのステップ
要求
- 機械学習の基本概念を理解していること
- Pythonまたはバックエンド開発の経験があること
- コンテナの基礎概念に精通していること
対象者
- 開発者
- バックエンドエンジニア
- AIサービスを展開するチーム
14 時間
お客様の声 (2)
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