MLOps: CI/CD dla uczenia maszynowego

Opis

Zaawansowane szkolenie poświęcone wdrażaniu pełnego cyklu CI/CD w projektach uczenia maszynowego. Program integruje najlepsze praktyki DevOps z wymaganiami projektów ML, zapewniając uczestnikom dogłębne zrozumienie automatyzacji procesów ML od rozwoju po wdrożenie produkcyjne. Szkolenie wykorzystuje praktyczne warsztaty i rzeczywiste scenariusze, pozwalając uczestnikom zdobyć doświadczenie w budowaniu skalowalnych i niezawodnych pipeline’ów ML.

Profil uczestnika

• Inżynierowie DevOps specjalizujący się w ML
• Architekci rozwiązań ML/AI
• Data Scientists zainteresowani automatyzacją
• ML Engineers odpowiedzialni za produkcyjne wdrożenia
• Platform Engineers wspierający zespoły ML
• DevOps Team Leaders zarządzający projektami ML
• Specjaliści ds. infrastruktury AI/ML

Agenda

1. Fundamenty MLOps i CI/CD
• Architektura systemów MLOps
• Projektowanie pipeline’ów CI/CD dla ML
• Integracja z systemami kontroli wersji
• Zarządzanie środowiskami ML
2. Automatyzacja procesów ML
• Automatyczne trenowanie modeli
• Testy i walidacja modeli
• Continuous Training (CT)
• Zarządzanie danymi treningowymi
3. Wdrażanie i monitorowanie
• Strategie wdrażania modeli
• Continuous Deployment (CD)
• Monitoring wydajności
• Zarządzanie incydentami
4. Infrastruktura i skalowalność
• Architektura mikroserwisów dla ML
• Konteneryzacja modeli ML
• Orkiestracja kontenerów
• Zarządzanie zasobami
5. Bezpieczeństwo i zgodność
• Bezpieczeństwo pipeline’ów ML
• Audyt i zgodność
• Zarządzanie dostępem
• Ochrona danych i modeli

Korzyści

Uczestnik rozwinie zaawansowane umiejętności w zakresie projektowania i implementacji kompleksowych rozwiązań CI/CD dla projektów uczenia maszynowego. Zdobędzie głęboką wiedzę o automatyzacji całego cyklu życia modeli ML, od rozwoju po wdrożenie produkcyjne. Nauczy się budować skalowalne i niezawodne pipeline’y ML zgodne z najlepszymi praktykami DevOps. Rozwinie zdolność efektywnego zarządzania infrastrukturą i zasobami w projektach ML. Pozna zaawansowane techniki monitorowania i optymalizacji wydajności systemów ML. Zyska praktyczne doświadczenie w implementacji zabezpieczeń i zgodności w pipeline’ach ML.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Zaawansowana znajomość praktyk DevOps
• Doświadczenie w projektach ML
• Znajomość systemów kontroli wersji
• Podstawy programowania w Python

Zagadnienia

• Architektura MLOps
• Pipeline’y CI/CD
• Automatyzacja uczenia maszynowego
• Continuous Training
• Continuous Deployment
• Monitoring modeli
• Infrastruktura ML
• Konteneryzacja
• Orkiestracja
• Bezpieczeństwo ML
• Skalowalność systemów
• Zarządzanie incydentami

Poznaj naszą firmę