Container Deployment für KI-Backends ist ein zentraler Bestandteil moderner Architekturen, weil Container Reproduzierbarkeit und Portabilität verbinden. Wer hier methodisch arbeitet, vermeidet Inkompatibilitäten und erleichtert die Skalierung. Der Kurs zeigt das systematische Vorgehen.

!Kursinhalt

!1. Grundprinzipien von Containern
*Aufbau und Vorteile
*Images und Registries
*Sicherheits- und Berechtigungsaspekte

!2. Container für KI-Backends
*Verpackung von Diensten und Modellen
*Berücksichtigung von Hardwareanforderungen
*Strukturierte Konfigurationen

!3. Deployment in Cloud-Umgebungen
*Container-Plattformen wie Kubernetes
*Service- und Routingebenen
*Skalierungsstrategien

!4. Pflege und Weiterentwicklung
*Aktualisierung von Images
*Behandlung von Schwachstellen
*Beobachtung im Betrieb

!Berufliche Relevanz

*Tragfähige Inbetriebnahme von KI-Backends
*Höhere Portabilität zwischen Umgebungen
*Profilierung an der Schnittstelle KI-Engineering und Plattform