コース概要

AIデプロイの概要

  • AIデプロイライフサイクルの概要
  • 生産環境へのAIエージェントデプロイの課題
  • 主な考慮事項:スケーラビリティ、信頼性、保守性

コンテナ化とオーケストレーション

  • Dockerとコンテナ化の基本概念
  • AIエージェントのオーケストレーションにKubernetesを使用する方法
  • コンテナ化されたAIアプリケーションを管理するベストプラクティス

AIモデルの提供

  • モデルサーブリングフレームワーク(例:TensorFlow Serving、TorchServe)の概要
  • AIエージェント推論用REST APIの構築
  • バッチ処理とリアルタイム予測の扱い方

AIエージェントのCI/CD

  • AIデプロイ用CI/CDパイプラインの設定方法
  • AIモデルのテストと検証の自動化
  • ローリングアップデートとバージョン管理

監視と最適化

  • AIエージェントのパフォーマンス監視ツールの実装方法
  • モデルドリフトの分析と再学習の必要性
  • リソース利用効率とスケーラビリティの最適化

セキュリティとガバナンス

  • データプライバシー規制への準拠確保
  • AIデプロイパイプラインとAPIの保護
  • AIアプリケーションの監査とログ記録

実践活動

  • Dockerを使用してAIエージェントをコンテナ化する方法
  • Kubernetesを使用してAIエージェントをデプロイする方法
  • AIパフォーマンスとリソース使用量の監視設定

まとめと次回ステップ

要求

  • Pythonプログラミングの習熟度
  • 機械学習ワークフローの理解
  • Dockerなどのコンテナ化ツールの知識
  • DevOpsプラクティスの経験(推奨)

対象者

  • MLOpsエンジニア
  • DevOpsプロフェッショナル
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー