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코스 개요
Docker를 활용한 AI 추론 소개
- AI 추론 작업 이해
- 컨테이너화된 추론의 이점
- 배포 시나리오와 제약 사항
AI 추론 컨테이너 구축
- 베이스 이미지와 프레임워크 선택
- 사전 학습된 모델 패키징
- 컨테이너 실행을 위한 추론 코드 구조화
컨테이너화된 AI 서비스 보안
- 컨테이너 공격 표면 최소화
- 비밀 정보와 민감한 파일 관리
- 안전한 네트워킹 및 API 노출 전략
이식 가능한 배포 기술
- 이식성을 위한 이미지 최적화
- 예측 가능한 런타임 환경 보장
- 플랫폼 간 의존성 관리
로컬 배포 및 테스트
- Docker를 활용한 서비스 로컬 실행
- 추론 컨테이너 디버깅
- 성능과 신뢰성 테스트
서버 및 클라우드 VMs에 배포
- 원격 환경을 위한 컨테이너 적응
- 안전한 서버 액세스 구성
- 클라우드 VMs에 추론 API 배포
Docker Compose를 활용한 다중 서비스 AI 시스템
- 지원 구성 요소와 함께 추론 오케스트레이션
- 환경 변수와 설정 관리
- Compose를 활용한 마이크로서비스 확장
AI 추론 서비스 모니터링 및 유지보수
- 로깅과 관찰성 접근 방식
- 추론 파이프라인에서 실패 감지
- 프로덕션 환경에서 모델 업데이트 및 버전 관리
요약 및 다음 단계
요건
- 기본적인 머신 러닝 개념 이해
- Python 또는 백엔드 개발 경험
- 기초적인 컨테이너 개념에 대한 지식
대상자
- 개발자들
- 백엔드 엔지니어들
- AI 서비스 배포 팀들
14 시간
회원 평가 (5)
OC is new to us and we learnt alot and the labs were excellent
sharkey dollie
코스 - OpenShift 4 for Administrators
Very informative and to the point. Hands on pratice
Gil Matias - FINEOS
코스 - Introduction to Docker
Labs and technical discussions.
Dinesh Panchal - AXA XL
코스 - Advanced Docker
It gave a good grounding for Docker and Kubernetes.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
코스 - Docker (introducing Kubernetes)
I mostly enjoyed the knowledge of the trainer.