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Schulungsübersicht

Einführung in KI-Inferenz mit Docker

  • Verständnis von KI-Inferenz-Workloads
  • Vorteile containerisierter Inferenz
  • Bereitstellungsszenarien und Einschränkungen

Erstellung von KI-Inferenz-Containern

  • Auswahl der Basis-Images und Frameworks
  • Paketierte vortrainierte Modelle
  • Strukturierung des Inferenz-Codes für die Container-Ausführung

Sicherung containerisierter KI-Dienste

  • Minimierung der Container-Angriffsfläche
  • Umgang mit Geheimnissen und sensiblen Dateien
  • Sichere Netzwerk- und API-Belichtungsstrategien

Techniken für portable Bereitstellungen

  • Optimierung der Images für Portabilität
  • Sicherstellung vorhersehbarer Laufzeitumgebungen
  • Verwaltung von Abhängigkeiten plattformübergreifend

Lokale Bereitstellung und Tests

  • Ausführung der Dienste lokal mit Docker
  • Debugging von Inferenz-Containern
  • Leistungstests und Zuverlässigkeitsprüfungen

Bereitstellung auf Servern und Cloud-VMs

  • Anpassung der Container für Remote-Umgebungen
  • Konfiguration des sicheren Serverzugriffs
  • Bereitstellung von Inferenz-APIs auf Cloud-VMs

Nutzung von Docker Compose für mehrdienstige KI-Systeme

  • Orchestrierung der Inferenz mit unterstützenden Komponenten
  • Verwaltung von Umgebungsvariablen und Konfigurationen
  • Skalierung von Mikrodiensten mit Compose

Überwachung und Wartung von KI-Inferenzdiensten

  • Protokollierungs- und Observability-Ansätze
  • Erkennung von Fehlern in Inferenz-Pipelines
  • Aktualisierung und Versionierung von Modellen in der Produktion

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Kenntnisse in Maschinellem Lernen
  • Erfahrung mit Python oder Backend-Entwicklung
  • Vertrautheit mit grundlegenden Containerkonzepten

Zielgruppe

  • Entwickler
  • Backend-Ingenieure
  • Teams, die KI-Dienste bereitstellen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

Kommende Kurse

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