Upravne informacije
| Naslov | Servisni proizvodni modeli |
| Trajanje | 60 minut |
| Modul | B |
| Vrsta lekcije | Predavanje |
| Osredotočenost | Praktična – organizacijska umetna inteligenca |
| Tema | Služiti proizvodnemu modelu |
Ključne besede
zajezitev,
Učni cilji
- Pregled zabojnikov
- Uvod v storitev TFX
- Služijo modeli lokalno in služijo na Azure Container primerkov
Pričakovana priprava
Učenje Dogodki, ki jih je treba dokončati pred
Nobenega.
Obvezno za študente
Neobvezno za študente
Nobenega.
Reference in ozadje za študente
Nobenega.
Priporočeno za učitelje
Nobenega.
Gradivo za učne ure
Navodila za učitelje
To predavanje bo zagotovilo pregled/temeljitev za modele Serving Tensorflow. Predavanje bo zagotovilo nekaj temeljev in ozadja (vključno z nekaterimi kodnimi odrezki), ki bodo potrebni za naslednje vadnice, ki bodo v praksi udejanjile postopek MLOps za servisiranje modela za proizvodne namene. Predavanje bo posebej zajemalo:
- Razvoj vzornega modela z uporabo nabora podatkov Stanford Dogs
- Shranjevanje modela in oblike shranjenega modela
- TensorFlow TFX Serving pregled
- API-ji TFX Serving uporablja (gRPC in Restful)
- Razpršenost zabojnikov
- Pregled kontejnerjev Docker
- TensorFlow Serving Docker Image
- Pošiljanje modela na lokalni naslov IP
- Posnamete sliko Dockerja in ustvarite in vodite Docker kontejner, ki povezuje model Tensorflow v tranzitu
- Servisiranje modela z uporabo primerkov Azure Container (ACI)
- Posnamete sliko Dockerja in ustvarite in zaženete posodo Docker ter povežete model Tensorflow.
- Zaveza Docker Container z modelom shranjen kot nova Docker Image.
- Zagon nove slike kot Docker Container v ACI – z uporabo Docker CLI.
Obris
| Trajanje (mini) | Opis |
|---|---|
| 10 | Predstavitev vzornega modela, uporabljenega v predavanju in vadnici |
| 15 | Shranjevanje modela in pregled nabora orodij TFX in API-jev, ki jih uporablja TFX |
| 10 | Pregled zabojnikov |
| 10 | Uporaba modela na lokalni ravni |
| 15 | Uporaba modela na ACI |
Priznanja
Program Masters umetne inteligence, ki je bil vključen v človeka, je bil sofinanciran z instrumentom za povezovanje Evrope Evropske unije v okviru nepovratnih sredstev (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).