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코스 개요
AI & ML용 컨테이너화 소개
- 컨테이너화의 핵심 개념
- 왜 컨테이너가 ML 워크로드에 이상적인지
- 컨테이너와 가상 머신의 주요 차이점
Docker 이미지 및 컨테이너 작업
- 이미지, 레이어, 리포지토리 이해
- ML 실험용 컨테이너 관리
- Docker CLI 효율적으로 사용하기
ML 환경 패키징
- 컨테이너화를 위한 ML 코드베이스 준비
- Python 환경 및 의존성 관리
- CUDA 및 GPU 지원 통합
머신 러닝용 Dockerfile 작성
- ML 프로젝트를 위한 Dockerfile 구조화
- 성능과 유지 관리성을 위한 최적의 실천 방법
- 다단계 빌드 사용하기
ML 모델 및 파이프라인 컨테이너화
- 훈련된 모델을 컨테이너로 패키징하기
- 데이터 및 저장 전략 관리
- 재현 가능한 end-to-end 워크플로 배포
컨테이너화된 ML 서비스 실행
- 모델 추론을 위한 API 엔드포인트 노출하기
- Docker Compose를 사용한 서비스 확장
- 런타임 동작 모니터링
보안 및 준수 고려 사항
- 안전한 컨테이너 구성 보장
- 액세스 및 자격 증명 관리
- 기밀 ML 자산 처리
프로덕션 환경에 배포하기
- 컨테이너 리포지토리에 이미지 게시하기
- 온프레미스 또는 클라우드 환경에서 컨테이너 배포하기
- 프로덕션 서비스의 버전 관리 및 업데이트
요약 및 다음 단계
요건
- 머신 러닝 워크플로에 대한 이해
- Python 또는 유사한 프로그래밍 언어 사용 경험
- 기본 Linux 명령줄 작업에 익숙함
대상자
- 프로덕션으로 모델을 배포하는 ML 엔지니어
- 재현 가능한 실험 환경을 관리하는 데이터 과학자
- 확장 가능한 컨테이너화된 애플리케이션을 개발하는 AI 개발자
14 시간
회원 평가 (5)
OC is new to us and we learnt alot and the labs were excellent
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