Julles Mitoura
Engenheiro químico com mestrado e doutorado, atuo em ciência de dados e IA aplicada a processos indu...
Dados
Docker: machine learning para produção
20hCarga horária
106Atividades
57Estudantes
0,0Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- Organize o projeto de machine learning em módulos isolados e branches para desenvolvimento incremental.
- Containerize o projeto, definindo containers separados para treino e inferência.
- Otimize imagens Docker aplicando técnicas como multi-stage builds e redução de camadas.
- Versione artefatos de modelos e gerencie imagens em registries como Docker Hub e Azure Container Registry.
- Implemente pipelines de CI/CD com GitHub Actions para build, testes e publicação de imagens.
- Desenvolva uma API de serving com FastAPI para expor o modelo e integrar a aplicação em produção.
- Implemente um workflow completo de deploy em produção incluindo práticas de observabilidade e manutenção de artefatos.
Público alvo
Profissionais, desenvolvedores e engenheiros de machine learning que desejam aprender a containerizar projetos, automatizar pipelines com GitHub Actions, criar APIs com FastAPI e implantar modelos em produção usando Docker.
Iniciar curso
Curso atualizado em 14/07/2026
Ementa
- Apresentação do curso
- Apresentação do Curso
- Preparando o ambiente
- Iniciando o módulo
- Apresentação do problema de negócio
- Estrutura de um projeto de ML
- Estrutura de projeto de ML
- Análise Exploratória
- Treinando o modelo localmente
- Treinando o modelo
- Inferência e execução local
- Inferência e execução local
- Perguntas da aula
- O que aprendemos?
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Julles Mitoura
Engenheiro químico com mestrado e doutorado, atuo em ciência de dados e IA aplicada a processos indu...
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