Deploying AI Agents in Production Environments 교육 과정
AI 에이전트를 프로덕션 환경에 배포하는 것은 AI 모델을 운영화하고 실제 애플리케이션에서 확장성, 안정성 및 성능을 보장하는 데 중요한 단계입니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 배포하고 관리하는 기술을 숙지하고 싶은 고급 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 확장 가능한 AI 배포 파이프라인을 설계하고 구현합니다.
- Docker 및 Kubernetes과 같은 도구를 사용하여 AI 에이전트를 컨테이너화하고 조율합니다.
- 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 모니터링하고 최적화합니다.
- AI 에이전트 배포를 위한 CI/CD 워크플로를 구현합니다.
- 보안 및 데이터 거버넌스 요구 사항을 준수합니다.
과정 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 연습과 실습이 많아요.
- 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.
Course Outline
AI 배포 소개
- AI 배포 라이프사이클 개요
- 프로덕션에 AI 에이전트를 배포하는 데 있어서의 과제
- 주요 고려 사항: 확장성, 안정성 및 유지 관리성
컨테이너화 및 오케스트레이션
- Docker 소개 및 컨테이너화 기본 사항
- AI 에이전트 오케스트레이션을 위해 Kubernetes 사용
- 컨테이너화된 AI 애플리케이션을 관리하기 위한 모범 사례
AI 모델 제공
- 모델 제공 프레임워크 개요(예: TensorFlow 제공, Torch 제공)
- AI 에이전트 추론을 위한 REST API 구축
- 일괄 처리와 실시간 예측 처리
AI Agents에 대한 CI/CD
- AI 배포를 위한 CI/CD 파이프라인 설정
- AI 모델의 테스트 및 검증 자동화
- 롤링 업데이트 및 버전 제어 관리
모니터링 및 최적화
- AI 에이전트 성능을 위한 모니터링 도구 구현
- 모델 드리프트 및 재교육 요구 사항 분석
- 리소스 활용 및 확장성 최적화
보안 및 Go거버넌스
- 데이터 개인정보 보호 규정 준수 보장
- AI 배포 파이프라인 및 API 보안
- AI 애플리케이션에 대한 감사 및 로깅
핸즈온 Activities
- Docker를 사용하여 AI 에이전트를 컨테이너화
- Kubernetes를 사용하여 AI 에이전트 배포
- AI 성능 및 리소스 사용에 대한 모니터링 설정
요약 및 다음 단계
Requirements
- Python 프로그래밍에 대한 능숙함
- 머신러닝 워크플로 이해
- Docker과 같은 컨테이너화 도구에 대한 익숙함
- DevOps개 사례에 대한 경험(권장)
청중
- MLOps 엔지니어
- DevOps 전문가
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- Grok AI의 비즈니스에서의 역량과 응용분야를 이해하세요.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Grok AI의 아키텍처와 API 기능을 이해하세요.
- 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 Grok AI을 사용자 정의하세요.
- Grok AI을 엔터프라이즈 시스템 및 자동화 도구와 통합합니다.
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