Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în optimizarea și implementarea modelelor
- Prezentare generală a modelelor DeepSeek și a provocărilor legate de implementare
- Înțelegerea eficienței modelului: viteză vs. acuratețe
- Parametrii de performanță cheie pentru modelele AI
Optimizarea modelelor DeepSeek pentru performanță
- Tehnici pentru reducerea latenței inferenței
- Strategii de cuantificare și tăiere a modelelor
- Utilizarea bibliotecilor optimizate pentru modelele DeepSeek
Implementarea MLOps pentru DeepSeek modele
- Controlul versiunilor și urmărirea modelelor
- Automatizarea reantrenării și implementării modelelor
- Conducte CI/CD pentru aplicații AI
Implementarea modelelor DeepSeek în mediile cloud și On-Premise
- Alegerea infrastructurii potrivite pentru implementare
- Implementarea cu Docker și Kubernetes
- Gestionarea accesului la API și a autentificării
Scalarea și monitorizarea implementărilor AI
- Strategii de echilibrare a sarcinii pentru serviciile AI
- Monitorizarea derivării modelului și a degradării performanței
- Implementarea scalării automate pentru aplicațiile AI
Asigurarea securității și conformității în implementările de AI
- Gestionarea confidențialității datelor în fluxurile de lucru AI
- Conformitatea cu reglementările privind inteligența artificială la nivel de întreprindere
- Cele mai bune practici pentru implementări sigure ale IA
Tendințe viitoare și strategii de optimizare a AI
- Progrese în tehnicile de optimizare a modelelor AI
- Tendințe emergente în MLOps și infrastructura IA
- Construirea unei foi de parcurs pentru implementarea AI
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Experiență în implementarea modelelor AI și în infrastructura cloud
- Competențe într-un limbaj de programare (de exemplu, Python, Java, C++)
- Înțelegere a MLOps și a optimizării performanței modelelor
Audiență
- Ingineri AI care optimizează și implementează modele DeepSeek
- Oameni de știință de date care lucrează la reglarea performanței AI
- Specialiști în învățare automată care gestionează sisteme AI bazate pe cloud
14 ore
Mărturii (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curs - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
