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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à l'inférence IA avec Docker

  • Comprendre les charges de travail d'inférence IA
  • Avantages de l'inférence conteneurisée
  • Scénarios et contraintes de déploiement

Création de conteneurs d'inférence IA

  • Sélection d'images de base et de cadres (frameworks)
  • Emballage de modèles préentraînés
  • Structuration du code d'inférence pour l'exécution dans des conteneurs

Sécurisation des services IA conteneurisés

  • Minimisation de la surface d'attaque des conteneurs
  • Gestion des secrets et des fichiers sensibles
  • Stratégies de réseau sécurisé et d'exposition des API

Techniques de déploiement portable

  • Optimisation des images pour la portabilité
  • Assurance d'environnements d'exécution prévisibles
  • Gestion des dépendances entre les plateformes

Déploiement local et tests

  • Exécution des services localement avec Docker
  • Débogage des conteneurs d'inférence
  • Test des performances et de la fiabilité

Déploiement sur serveurs et machines virtuelles cloud

  • Adaptation des conteneurs pour les environnements distants
  • Configuration d'un accès serveur sécurisé
  • Déploiement des API d'inférence sur des VM cloud

Utilisation de Docker Compose pour les systèmes IA multi-services

  • Orchestration de l'inférence avec des composants de soutien
  • Gestion des variables d'environnement et des configurations
  • Mise à l'échelle des microservices avec Compose

Surveillance et maintenance des services d'inférence IA

  • Approches de journalisation et d'observabilité
  • Détection des pannes dans les pipelines d'inférence
  • Mise à jour et gestion des versions des modèles en production

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base de l'apprentissage automatique
  • De l'expérience en Python ou en développement back-end
  • Une familiarité avec les concepts fondamentaux des conteneurs

Public cible

  • Développeurs
  • Ingénieurs back-end
  • Équipes déployant des services IA

Nombre de participants


Prix par participant

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