Kerangka Materi
Pengenalan Optimisasi dan Penyebaran Model
- Ikhtisar model DeepSeek dan tantangan penyebaran
- Memahami efisiensi model: kecepatan versus akurasi
- Metric kinerja utama untuk model AI
Optimisasi Model DeepSeek untuk Kinerja
- Teknik untuk mengurangi latensi inferensi
- Strategi kuantisasi dan pemangkasan model
- Menggunakan perpustakaan yang dioptimalkan untuk model DeepSeek
Menerapkan MLOps untuk Model DeepSeek
- Kontrol versi dan pelacakan model
- Otomatisasi pelatihan ulang dan penyebaran model
- Pipeline CI/CD untuk aplikasi AI
Penyebaran Model DeepSeek di Lingkungan Cloud dan On-Premise
- Memilih infrastruktur yang tepat untuk penyebaran
- Penyebaran menggunakan Docker dan Kubernetes
- Manajemen akses API dan autentikasi
Penskalaan dan Pemantauan Penyebaran AI
- Strategi penyeimbangan beban untuk layanan AI
- Pemantauan pergeseran model dan penurunan kinerja
- Implementasi penskalaan otomatis untuk aplikasi AI
Menjamin Keamanan dan Kepatuhan dalam Penyebaran AI
- Manajemen privasi data dalam alur kerja AI
- Kepatuhan terhadap peraturan AI perusahaan
- Praktik terbaik untuk penyebaran AI yang aman
Tren Masa Depan dan Strategi Optimisasi AI
- Perkembangan dalam teknik optimisasi model AI
- Tren yang muncul dalam MLOps dan infrastruktur AI
- Membangun peta jalan penyebaran AI
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pengalaman dalam penyebaran model AI dan infrastruktur cloud
- Kemampuan dalam bahasa pemrograman (misalnya, Python, Java, C++)
- Memahami MLOps dan optimisasi kinerja model
Target Peserta
- Insinyur AI yang mengoptimalkan dan menampilkankan model DeepSeek
- Ilmuwan data yang bekerja pada penyetelan kinerja AI
- Spesialis pembelajaran mesin yang mengelola sistem AI berbasis cloud
Testimoni (2)
ekosistem ML tidak hanya mencakup MLFlow tetapi juga Optuna, hyperops, Docker, dan Docker-Compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kursus - MLflow
Diterjemahkan Mesin
Saya menikmati partisipasi dalam pelatihan Kubeflow yang diadakan secara jarak jauh. Pelatihan ini memungkinkan saya untuk mengonsolidasikan pengetahuan saya tentang layanan AWS, K8s, dan semua alat devOps di sekitar Kubeflow yang merupakan dasar-dasar yang diperlukan untuk menangani topik tersebut dengan tepat. Saya ingin berterima kasih kepada Malawski Marcin atas kesabaran dan profesionalismenya dalam pelatihan dan saran tentang praktik terbaik. Malawski mendekati topik dari berbagai sudut, menggunakan alat penyebaran yang berbeda seperti Ansible, EKS kubectl, dan Terraform. Sekarang saya yakin bahwa saya sedang masuk ke bidang aplikasi yang tepat.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Kursus - Kubeflow
Diterjemahkan Mesin
