Универсальный интенсив по Docker для машинного обучения, генерации искусственного интеллекта и агентного ИИ [Gourav J. Shah] [udemy]
Ultimate Docker Bootcamp for ML, GenAI and Agentic AI
Язык английский
Орг бонусом сделает автоперевод видео [авто]ии
Освойте Docker для реальных рабочих процессов в области ИИ и машинного обучения — Dockerfile, Compose, Docker Model Runner, Model Context Protocol (MCP)
Чему вы научитесь
Запуск и управление контейнерами Docker, специально разработанными для рабочих процессов искусственного интеллекта и машинного обучения.
Контейнеризация блокнотов Jupyter, панелей мониторинга Streamlit и сред разработки машинного обучения.
Упаковка и развертывание моделей машинного обучения с помощью Dockerfile.
Публикуйте свои проекты машинного обучения в Hugging Face Spaces.
Загрузка и выгрузка образов из DockerHub, а также управление жизненным циклом образов Docker.
Применяйте лучшие практики Docker для воспроизводимых исследований в области машинного обучения и совместных проектов.
Вывод LLM с помощью Docker Model Runner
Настройка рабочих процессов Agentic AI с помощью инструментария Docker Model Context Protocol (MCP).
Создавайте и развертывайте контейнеризированные приложения машинного обучения с помощью Docker Compose.
Требования
Базовое понимание Python — вам не нужно быть экспертом, но вы должны уверенно запускать скрипты или работать в блокнотах.
Знание концепций машинного обучения — понимание того, что такое модель, и опыт использования таких библиотек, как scikit-learn, pandas или TensorFlow, будут полезны.
Ноутбук с установленным Docker/Rancher — мы покажем вам, как настроить Docker Desktop для Windows, macOS или Linux.
Рекомендуется иметь аккаунт на GitHub — для доступа к коду проекта и публикации собственных изменений.
Желание создавать реальные проекты в области ИИ/машинного обучения с помощью Docker — предварительный опыт работы с Docker не требуется!
Описание
Добро пожаловать на лучший курс по Docker для инженеров в области искусственного интеллекта и машинного обучения, основанный на выполнении проектов.
Независимо от того, являетесь ли вы энтузиастом машинного обучения, специалистом по MLOps или профессионалом DevOps, поддерживающим команды, занимающиеся ИИ, — этот курс научит вас использовать всю мощь Docker для разработки, развертывания и обеспечения согласованности ИИ/машинного обучения.
Что внутри?
Этот курс построен на практических лабораторных работах и реальных проектах . Вы будете учиться на практике — контейнеризировать ноутбуки, запускать модели с помощью FastAPI, создавать панели мониторинга машинного обучения, развертывать многосервисные стеки и даже запускать большие языковые модели (LLM) в средах Docker.
Каждый модуль представляет собой самостоятельный проект, который вы можете использовать в своей работе или портфолио.
Чем отличается этот курс?
Проектное обучение : каждый модуль имеет реальное практическое применение — без лишней информации.
Ориентировано на ИИ/машинное обучение : разработано с учетом потребностей специалистов по машинному обучению, а не является общим руководством по Docker.
Готовность к MCP и LLM : узнайте, как запускать LLM локально с помощью Docker Model Runner и использовать Docker MCP Toolkit для начала работы с протоколом контекста модели (Model Context Protocol).
FastAPI, Streamlit, Compose, DevContainers — всё в одном курсе.
Проекты, которые вы будете строить
Воспроизводимая среда разработки Jupyter + Scikit-learn
Модель машинного обучения, обернутая в FastAPI, в контейнере Docker.
Панель мониторинга Streamlit для выполнения вычислений машинного обучения в реальном времени.
LLM-раннер с использованием Docker Model Runner
Полноценная настройка Compose (фронтенд + модель + API)
Конвейер CI/CD для сборки и отправки образов Docker.
По окончании курса вы сможете:
Стандартизируйте среды машинного обучения во всех командах.
Развертывайте модели с уверенностью — от ноутбука до облака.
Воспроизводите эксперименты в одной строке с помощью Docker.
Экономьте время на отладке проблем типа «у меня всё заработало»
Создайте портативный и масштабируемый рабочий процесс разработки машинного обучения.
Для кого этот курс:
Специалисты по анализу данных и инженеры машинного обучения, желающие внедрить свои рабочие процессы в производство.
Специалисты в области ИИ/машинного обучения, желающие упростить контейнеризацию и развертывание моделей.
Инженеры DevOps, работающие с командами, занимающимися искусственным интеллектом, и стремящиеся создавать конвейеры, готовые к использованию в машинном обучении.
Любители и учащиеся в области ИИ, желающие запускать LLM-ы или панели мониторинга локально с использованием контейнеров.
Кто-нибудь устал от проблем типа «у меня на компьютере всё работает» в средах машинного обучения?
Требования
Basic understanding of Python — you don’t need to be an expert, but you should be comfortable running scripts or working in notebooks.
Familiarity with Machine Learning concepts — knowing what a model is, and having used libraries like scikit-learn, pandas, or TensorFlow will help.
Laptop with Docker/Rancher installed — we’ll walk you through setting up Docker Desktop for Windows, macOS, or Linux.
A GitHub account (recommended) — for accessing project code and pushing your own.
Curiosity to build real-world AI/ML projects with Docker — no prior Docker experience is required!
Описание
Welcome to the ultimate project-based course on Docker for AI/ML Engineers.
Whether you're a machine learning enthusiast, an MLOps practitioner, or a DevOps pro supporting AI teams — this course will teach you how to harness the full power of Docker for AI/ML development, deployment, and consistency.
What’s Inside?
This course is built around hands-on labs and real projects. You'll learn by doing — containerizing notebooks, serving models with FastAPI, building ML dashboards, deploying multi-service stacks, and even running large language models (LLMs) using Dockerized environments.
Each module is a standalone project you can reuse in your job or portfolio.
What Makes This Course Different?
Project-based learning: Each module has a real-world use case — no fluff.
AI/ML Focused: Tailored for the needs of ML practitioners, not generic Docker tutorials.
MCP & LLM Ready: Learn how to run LLMs locally with Docker Model Runner and use Docker MCP Toolkit to get started with Model Context Protocol
FastAPI, Streamlit, Compose, DevContainers — all in one course.
Projects You'll Build
Reproducible Jupyter + Scikit-learn dev environment
FastAPI-wrapped ML model in a Docker container
Streamlit dashboard for real-time ML inference
LLM runner using Docker Model Runner
Full-stack Compose setup (frontend + model + API)
CI/CD pipeline to build and push Docker images
By the end of the course, you’ll be able to:
Standardize your ML environments across teams
Deploy models with confidence — from laptop to cloud
Reproduce experiments in one line with Docker
Save time debugging “it worked on my machine” issues
Build a portable and scalable ML development workflow
Для кого этот курс:
Data Scientists and ML Engineers who want to productionize their workflows
AI/ML Practitioners looking to containerize and deploy models easily
DevOps Engineers supporting AI teams and looking to build ML-ready pipelines
AI Hobbyists and Learners who want to run LLMs or dashboards locally using containers
Anyone tired of “it works on my machine” issues in ML environments
Скачать:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться