สร้าง Deep Learning API ด้วย PyTorch และ FastAPI
คู่มือสร้าง REST API สำหรับโมเดล Deep Learning ด้วย PyTorch ตั้งแต่ Train, Save Model, Load Model, Inference, FastAPI, Docker และการทดสอบ API
ยังไม่มีผู้ติดตาม
คู่มือสร้าง REST API สำหรับโมเดล Deep Learning ด้วย PyTorch ตั้งแต่ Train, Save Model, Load Model, Inference, FastAPI, Docker และการทดสอบ API
คู่มือ GitLab CI/CD ภาษาไทย ตั้งแต่ .gitlab-ci.yml, stages, jobs, rules, cache, artifacts, variables, Docker, GitLab Runner และการ deploy
คู่มือ Jenkins ภาษาไทยสำหรับเริ่มต้นใช้งาน CI/CD ตั้งแต่ติดตั้งด้วย Docker, สร้าง Jenkins Pipeline, Jenkinsfile, เชื่อม GitHub, Automated Testing และ Deploy
เรียนรู้การติดตั้ง Minikube, สร้าง Kubernetes Cluster บนเครื่อง, Deploy Application, สร้าง Service, Scale, Update, Rollback และใช้งาน Ingress
คู่มือใช้งาน Helm Chart บน Mac ตั้งแต่ติดตั้ง Docker, kubectl, Kind และ Helm ไปจนถึงสร้าง Chart, Deploy, Upgrade, Rollback และ Uninstall
แนวทางสร้าง Docker Image สำหรับ Robot Framework
เรียนรู้การสร้าง Kubernetes Cluster ด้วย kind ตั้งแต่การติดตั้ง การสร้าง Multi-node Cluster การ Deploy Application การใช้ Service การ Load Docker Image และการ Troubleshooting
เรียนรู้การสร้าง REST API ด้วย Quarkus, Java, Quarkus REST,
คู่มือ Jenkins CI/CD แบบลงมือทำ ครอบคลุม Pipeline as Code, Jenkinsfile, GitHub Webhook, Testing, Docker Image, Registry, Deployment และ Best Practices
คู่มือสร้าง CI/CD Workflow สำหรับ deploy Docker Compose ไปยัง DigitalOcean
Workshop ตั้งแต่ Train โมเดลด้วย scikit-learn, Experiment
เรียนรู้คำสั่ง Docker และ Docker Compose ตั้งแต่การจัดการ Image, Container, Volume และ Network ไปจนถึงการรันระบบหลายบริการด้วย compose.yaml