Treinamento 03 · Trilha IA · Upnetix Learning Center

KServe avançado: deploy, automação e escala de modelos IA abertos.

Automatize o deploy, monitoramento e escalabilidade de modelos de IA abertos em clusters Kubernetes com KServe, focando segurança e operação corporativa.

Código aberto: KServe (código aberto, licença Apache 2.0)

KServe avançado: deploy, automação e escala de modelos IA abertos
Trilha IA · Upnetix Learning Center

Mapa do treinamento · 15 módulos, do conceito ao estado da arte

  1. 1ConceitosEntender · 2 lições
  2. 2ArquiteturaEntender · 2 lições
  3. 3ProjetoProjetar · 2 lições
  4. 4DimensionamentoProjetar · 2 lições
  5. 5ImplementaçãoConstruir · 2 lições
  6. 6ConfiguraçãoConstruir · 2 lições
  7. 7IntegraçãoConstruir · 2 lições
  8. 8SegurançaProteger · 2 lições
  9. 9MonitoramentoOperar · 2 lições
  10. 10TroubleshootingOperar · 2 lições
  11. 11AutomaçãoAutomatizar · 2 lições
  12. 12EscalabilidadeEscalar · 2 lições
  13. 13Boas práticasConsolidar · 2 lições
  14. 14Casos reaisConsolidar · 2 lições
  15. 15Estado da arteEvoluir · 2 lições
Módulos
15
Lições
30
Carga horária
24 h
Nível ULC
ULC 400 · Arquitetura e escala
Credencial
Credencial de Conclusão ULC com êxito de 80% ou mais
Para quem
Analista, Engenheiro, Gestor
Tecnologias
Grafana, Istio, KServe, Kubernetes, MinIO, Prometheus
Faz parte dos kits
Automação e DevOpsCloud e VirtualizaçãoInteligência Artificial

Este curso avançado mergulha em KServe, a principal solução open source para servir modelos de IA em produção sobre Kubernetes. Você vai dominar desde o deploy automatizado até a monitoração e escalabilidade, integrando ferramentas como Prometheus, Grafana, Istio e MinIO, com foco especial em segurança e operação robusta em ambientes corporativos.

Ao final, você será capaz de projetar, implementar, automatizar e escalar pipelines de inferência de modelos abertos com observabilidade e controle total, pronto para atuar em redes de fibra dedicadas como a da Upnetix. O curso é para engenheiros, analistas e gestores que já dominam Kubernetes e querem levar IA para produção com padrões de mercado.

Começar pela primeira lição

Ementa

  1. 01ConceitosDesvende os princípios fundamentais do KServe e do serving de modelos IA em Kubernetes.2 lições
  2. 02ArquiteturaExplore a arquitetura interna do KServe e como ela se integra ao Kubernetes.2 lições
  3. 03ProjetoAprenda a desenhar uma solução de serving de modelos aberta, segura e escalável.2 lições
  4. 04DimensionamentoDefina critérios e estratégias para dimensionar clusters e workloads de IA.2 lições
  5. 05ImplementaçãoImplemente um ambiente KServe do zero até o deploy funcional de modelos IA.2 lições
  6. 06ConfiguraçãoPersonalize e otimize o comportamento do KServe para diferentes cenários.2 lições
  7. 07IntegraçãoConecte o KServe a sistemas de monitoramento, storage e CI/CD.2 lições
  8. 08SegurançaImplemente controles de segurança essenciais para serving de IA em produção.2 lições
  9. 09MonitoramentoImplemente observabilidade total de modelos e do ambiente KServe.2 lições
  10. 10TroubleshootingDiagnostique e resolva falhas comuns e avançadas em deploys de IA.2 lições
  11. 11AutomaçãoAutomatize o ciclo completo de deploy e operação de modelos IA.2 lições
  12. 12EscalabilidadeAprofunde-se nas estratégias para escalar modelos IA em produção.2 lições
  13. 13Boas práticasAdote padrões e práticas recomendadas para operação confiável de IA.2 lições
  14. 14Casos reaisAnalise exemplos concretos de uso de KServe em produção.2 lições
  15. 15Estado da arteDescubra tendências e recursos avançados do KServe e do serving de IA.2 lições

No radar do Atlas

Credencial de Conclusão ULC

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Esta credencial é emitida pelo Upnetix Learning Center como registro de conclusão e participação nas atividades indicadas. O ULC é uma iniciativa privada de compartilhamento de conhecimento técnico da Upnetix e não se apresenta como instituição de ensino, entidade certificadora profissional ou organismo de acreditação. A credencial não confere grau acadêmico, habilitação profissional, título técnico, licença ou registro perante conselho profissional ou órgão público.