Kubeflow na AWS - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów AI i naukowców zajmujących się danymi z doświadczeniem od średniego do zaawansowanego, którzy chcą zwiększyć wydajność modelu DeepSeek, zminimalizować opóźnienia i skutecznie wdrażać rozwiązania AI przy użyciu nowoczesnych praktyk MLOps.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Optymalizować modele DeepSeek pod kątem wydajności, dokładności i skalowalności.
• Wdrażać najlepsze praktyki dla MLOps i wersjonowania modeli.
• Wdrażać modele DeepSeek w chmurze i infrastrukturze lokalnej.
• Skutecznie monitorować, utrzymywać i skalować rozwiązania AI.

Szkolenie "Tworzenie rozwiązań IoT z wykorzystaniem Amazon Web Services" skupia się na prezentacji usług AWS w kontekście tworzenia rozwiązań IoT. Uczestnicy zdobędą umiejętności korzystania z konsoli zarządzania, narzędzia AWS CLI, oraz poznają architekturę AWS. Kurs obejmuje omówienie usługi AWS IoT Core, definiowanie urządzeń, generowanie certyfikatów, i nawiązywanie bezpiecznej komunikacji. Dodatkowo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować IoT Core z różnymi usługami AWS, w tym SNS, SQS, DynamoDB, S3, API Gateway, AWS Lambda, a także jak integrować IoT z usługami sztucznej inteligencji, takimi jak Rekognition i Textract.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrażać urządzenia IoT i zarządzać nimi w AWS.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli zbudować platformę IoT, która obejmuje wdrażanie i zarządzanie backendem, bramą i urządzeniami na AWS.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować i zarządzać możliwościami AWS IoT Greengrass w celu tworzenia aplikacji dla różnych urządzeń.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli używać AWS IoT Greengrass do tworzenia, wdrażania, zarządzania, zabezpieczania i monitorowania aplikacji na inteligentnych urządzeniach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać AWS Lambda do tworzenia i wdrażania usług i aplikacji w chmurze, bez konieczności martwienia się o zapewnienie środowiska wykonawczego (serwery, maszyny wirtualne i kontenery, dostępność, skalowalność, pamięć masową itp.)

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfigurować AWS Lambda w celu wykonania funkcji.
• Zrozumieć FaaS (Funkcje jako usługa) i zalety rozwoju bezserwerowego.
• Budować, przesyłać i wykonywać funkcje AWS Lambda.
• Integracja funkcji Lambda z różnymi źródłami zdarzeń.
• Pakowanie, wdrażanie, monitorowanie i rozwiązywanie problemów z aplikacjami opartymi na Lambda.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat DevOps praktyk i usprawnić procesy programistyczne za pomocą AWS Cloud9.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Konfigurować i konfigurować AWS Cloud9 dla DevOps przepływów pracy.
• Wdrażać potoki ciągłej integracji i ciągłego dostarczania (CI/CD).
• Automatyzować procesy testowania, monitorowania i wdrażania przy użyciu AWS Cloud9.
• Integracja usług AWS, takich jak Lambda, EC2 i S3 z przepływami pracy DevOps.
• Wykorzystanie systemów kontroli źródła, takich jak GitHub lub GitLab w ramach AWS Cloud9.

Docker to platforma do konteneryzacji, używana do tworzenia powtarzalnych, przenośnych i skalowalnych środowisk dla systemów ML.

Ta szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do poziomu średniozaawansowanego i zaawansowanego specjalistów technicznych, którzy chcą konteneryzować i operacjonizować kompleksowe potoki ML przy użyciu Docker.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Konteneryzować obciążenia do treningu, walidacji i wnioskowania ML.
• Projektować i koordynować kompleksowe potoki ML przy użyciu Docker i wspartych narzędzi.
• Implementować wersjonowanie, powtarzalność i CI/CD dla komponentów ML.
• Wdrażać, monitorować i skalować usługi ML w konteneryzowanych środowiskach.

Format kursu

• Interaktywne wykłady wspierane praktycznymi demonstracjami.
• Ćwiczenia praktyczne skoncentrowane na budowie rzeczywistych komponentów potoków ML.
• Implementacja laboratorium na żywo dla kompleksowych przepływów pracy w kontenerach.

Opcje dostosowywania kursu

• Dla dostosowanego szkolenia zgodnego z konkretnymi potrzebami infrastruktury ML, prosimy o kontakt, aby omówić opcje.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą dowiedzieć się, jak skutecznie budować, wdrażać i utrzymywać aplikacje bezserwerowe w AWS Cloud9 i AWS Lambda.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy architektury bezserwerowej.
• Skonfigurować AWS Cloud9 do tworzenia aplikacji bezserwerowych.
• Rozwijać, testować i wdrażać aplikacje bezserwerowe przy użyciu AWS Lambda.
• Zintegrować AWS Lambda z innymi usługami AWS, takimi jak API Gateway i S3.
• Optymalizacja aplikacji serverless pod kątem wydajności i efektywności kosztowej.

Podsumowanie:

• Podstawy architektury i funkcji IoT
• "Rzeczy", "Czujniki", Internet i mapowanie między funkcjami biznesowymi IoT
• Niezbędne komponenty oprogramowania IoT - sprzęt, oprogramowanie układowe, oprogramowanie pośredniczące, chmura i aplikacja mobilna
• Funkcje IoT - menedżer floty, wizualizacja danych, FM i DV oparte na SaaS, alerty/alarmy, wdrażanie czujników, wdrażanie "rzeczy", geofencing
• Podstawy komunikacji urządzeń IoT z chmurą za pomocą MQTT.
• Podłączanie urządzeń IoT do AWS za pomocą MQTT (AWS IoT Core).
• Łączenie rdzenia AWS IoT z funkcją AWS Lambda do obliczeń i przechowywania danych.
• Połączenie Raspberry PI z rdzeniem AWS IoT i prosta komunikacja danych.
• Alerty i zdarzenia
• Kalibracja czujników

Streszczenie:

• Podstawy architektury i funkcji IoT
• "Rzeczy", "Czujniki", Internet i mapowanie między funkcjami biznesowymi IoT
• Niezbędne komponenty oprogramowania IoT - sprzęt, oprogramowanie układowe, oprogramowanie pośredniczące, chmura i aplikacja mobilna
• Funkcje IoT - menedżer floty, wizualizacja danych, FM i DV oparte na SaaS, alerty/alarmy, wdrażanie czujników, wdrażanie "rzeczy", geofencing
• Podstawy komunikacji urządzeń IoT z chmurą za pomocą MQTT.
• Podłączanie urządzeń IoT do AWS za pomocą MQTT (AWS IoT Core).
• Łączenie rdzenia AWS IoT z funkcją AWS Lambda do obliczeń i przechowywania danych przy użyciu DynamoDB.
• Łączenie Raspberry PI z rdzeniem AWS IoT i prosta komunikacja danych.
• Praktyczne wykorzystanie Raspberry PI i AWS IoT Core do zbudowania inteligentnego urządzenia.
• Wizualizacja danych z czujników i komunikacja z interfejsem sieciowym.

Ten prowadzony przez instruktora, live szkolenie w Polsce (online lub stacjonarny) jest skierowany do inżynierów, którzy chcą wdrożyć obciążenia Machine Learning na chmurze Azure.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow oraz inne potrzebne oprogramowanie na Azure.
• Korzystać z usługi Azure Kubernetes Service (AKS), aby uprościć pracę inicjalizacji klastra Kubernetes na Azure.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w środowisku produkcyjnym.
• Trenować i wdrażać modele TensorFlow ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Korzystać z innych zarządzanych usług AWS, aby rozszerzyć aplikację ML.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wyjść poza budowanie modeli ML i zoptymalizować proces tworzenia, śledzenia i wdrażania modeli ML.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować MLflow oraz powiązane biblioteki i frameworki ML.
• Docenić znaczenie możliwości śledzenia, odtwarzania i wdrażania modelu ML.
• Wdrażać modele ML na różnych chmurach publicznych, platformach lub serwerach lokalnych.
• Skalowanie procesu wdrażania uczenia maszynowego, aby pomieścić wielu użytkowników współpracujących nad projektem.
• Skonfigurowanie centralnego rejestru w celu eksperymentowania, odtwarzania i wdrażania modeli uczenia maszynowego.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą ocenić dostępne podejścia i narzędzia, aby podjąć informowaną decyzję dotyczącą dalszego kroku w adopcji MLOps w ich organizacji.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Instalować i konfigurować różne ramy MLOps i narzędzia.
• Zbudować odpowiedni zespół z odpowiednimi umiejętnościami do budowy i wsparcia systemu MLOps.
• Przygotować, zweryfikować i zweryfikować wersję danych do użycia przez modele ML.
• Zrozumieć składniki rurociągu ML oraz narzędzia potrzebne do jego budowy.
• Eksperymentować z różnymi ramami uczenia maszynowego i serwerami do wdrażania w produkcję.
• Operacjonalizować cały proces Machine Learning, aby był reprodukowalny i utrzymywalny.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do inżynierów machine learning, którzy chcą użyć Azure Machine Learning i Azure DevOps do ułatwienia praktyk MLOps.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Budować powtarzalne przepływy pracy i modele machine learning.
• Zarządzać cyklem życia machine learning.
• Śledzić i raportować historię wersji modeli, zasoby i więcej.
• Wdrażać gotowe do produkcji modele machine learning w dowolnym miejscu.

MLOps na Kubernetes to ramka umożliwiająca automatyzację treningu, walidacji, pakowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego za pomocą zcontainerizowanych potoków i przepływów pracy GitOps.

Ta szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do praktyków poziomu średniego, którzy chcą tworzyć automatyczne, skalowalne potoki MLOps na Kubernetes.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą wyposażeni w umiejętności:

• Projektowanie kompleksowych potoków CI/CD dla uczenia maszynowego.
• Implementacja przepływów pracy GitOps do wdrażania i wersjonowania modeli.
• Automatyzacja treningu, testowania i pakowania modeli ML.
• Integracja monitoringu, alertów i strategii cofania zmian.

Format kursu

• Prezentacje prowadzone przez instruktora i głębokie analizy techniczne.
• Ćwiczenia praktyczne tworzące rzeczywiste przepływy pracy CI/CD.
• Praktyka w laboratorium wdrażania obciążeń ML na Kubernetes.

Opcje dostosowywania kursu

• Organizacje mogą żądać zawartości dostosowanej do ich wewnętrznych narzędzi i infrastruktury MLOps.