Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pengenalan pada Penerapan AI
- Ikhtisar siklus hidup penerapan AI
- Tantangan dalam menerapkan AI agents ke produksi
- Pertimbangan utama: skalabilitas, keandalan, dan kemudahan pemeliharaan
Containerisasi dan Orkestrasi
- Pengenalan pada Docker dan dasar-dasar containerisasi
- Mempergunakan Kubernetes untuk orkestrasi AI agents
- Praktik terbaik untuk mengelola aplikasi AI yang di-containerize
Serving Model AI
- Ikhtisar kerangka kerja model serving (misalnya, TensorFlow Serving, TorchServe)
- Membangun REST API untuk inferensi AI agents
- Menangani prediksi batch vs real-time
CI/CD untuk AI Agents
- Menyiapkan pipeline CI/CD untuk penerapan AI
- Memperbaiki otomasi pengujian dan validasi model AI
- Pembaruan bergulir (rolling updates) dan pengelolaan kontrol versi
Monitoring dan Optimasi
- Memperapkan alat monitoring untuk performa AI agents
- Analisis model drift dan kebutuhan pelatihan ulang (retraining)
- Optimasi pemanfaatan sumber daya dan skalabilitas
Keamanan dan Tata Kelola
- Memastikan kepatuhan terhadap peraturan privasi data
- Aman menerapkan pipeline penerapan AI dan API
- Audit dan logging untuk aplikasi AI
Kegiatan Hands-On
- Containerisasi AI agent dengan Docker
- Menerapkan AI agent menggunakan Kubernetes
- Menyiapkan monitoring untuk performa AI dan penggunaan sumber daya
Rangkuman dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Keprofesionalan dalam pemrograman Python
- Pemahaman tentang alur kerja machine learning
- Kenalan dengan alat containerisasi seperti Docker
- Pengalaman dengan praktik DevOps (disarankan)
Audience
- Insinyur MLOps
- Profesional DevOps
14 Jam
