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Schulungsübersicht
Einführung in die Modelloptimierung und -bereitstellung
- Überblick über DeepSeek-Modelle und Herausforderungen beim Einsatz
- Verständnis der Modelleffizienz: Geschwindigkeit vs. Genauigkeit
- Wichtige Leistungsmetriken für AI-Modelle
Optimierung von DeepSeek-Modellen für Leistung
- Techniken zur Reduzierung der Inferenzlatenz
- Modellquantisierung und Pruning-Strategien
- Verwendung optimierter Bibliotheken für DeepSeek-Modelle
Implementierung von MLOps für DeepSeek-Modelle
- Versionskontrolle und Modellverfolgung
- Automatisieren von Modellumschulung und Bereitstellung
- CI/CD-Pipelines für KI-Anwendungen
Bereitstellung von DeepSeek-Modellen in Cloud- und On-Premise-Umgebungen
- Auswahl der richtigen Infrastruktur für die Bereitstellung
- Bereitstellung mit Docker und Kubernetes
- Verwalten von API-Zugriff und Authentifizierung
Skalierung und Überwachung von KI-Einsätzen
- Lastausgleichsstrategien für KI-Dienste
- Überwachung von Modelldrift und Leistungsverschlechterung
- Implementierung der automatischen Skalierung für KI-Anwendungen
Gewährleistung von Sicherheit und Compliance in KI-Implementierungen
- Verwaltung des Datenschutzes in KI-Workflows
- Einhaltung von KI-Vorschriften im Unternehmen
- Best Practices für sichere KI-Implementierungen
Zukünftige Trends und KI-Optimierungsstrategien
- Fortschritte bei den Techniken zur Optimierung von KI-Modellen
- Aufkommende Trends in MLOps und KI-Infrastruktur
- Erstellung einer KI-Implementierungs-Roadmap
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit der Bereitstellung von KI-Modellen und Cloud-Infrastrukturen
- Beherrschung einer Programmiersprache (z. B. Python, Java, C++)
- Verständnis von MLOps und Optimierung der Modellleistung
Zielgruppe
- KI-Ingenieure, die DeepSeek-Modelle optimieren und bereitstellen
- Datenwissenschaftler, die an der Leistungsoptimierung von KI arbeiten
- Spezialisten für maschinelles Lernen, die Cloud-basierte KI-Systeme verwalten
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
das ML-Ekosystem, nicht nur MLFlow sondern auch Optuna, Hyperopt, Docker und Docker-Compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurs - MLflow
Maschinelle Übersetzung
Ich habe es sehr genossen, an der Kubeflow Ausbildung teilzunehmen, die ferngesteuert durchgeführt wurde. Diese Ausbildung ermöglichte mir, mein Wissen zu AWS-Diensten, K8s und allen devOps-Tools rund um Kubeflow zu festigen, was die notwendige Grundlage ist, um das Thema angemessen anzugehen. Ich möchte Malawski Marcin für seine Geduld und Professionalität bei der Ausbildung sowie für Tipps zur besten Praxis danken. Malawski attackiert das Thema aus verschiedenen Perspektiven, mit unterschiedlichen Bereitstellungstools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Jetzt bin ich definitiv überzeugt, dass ich mich auf dem richtigen Anwendungsgebiet befinde.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Kurs - Kubeflow
Maschinelle Übersetzung
