Kubeflow na AWS - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów AI i naukowców zajmujących się danymi, którzy posiadają doświadczenie na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanego i chcą poprawić wydajność modeli DeepSeek, zminimalizować opóźnienia oraz efektywnie wdrażać rozwiązania AI, korzystając z nowoczesnych praktyk MLOps.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Optymalizować modele DeepSeek pod kątem wydajności, dokładności i skalowalności.
• Wdrażać najlepsze praktyki w zakresie MLOps i wersjonowania modeli.
• Wdrażać modele DeepSeek w infrastrukturze chmurowej i lokalnej.
• Monitorować, utrzymywać i skalować rozwiązania AI w sposób efektywny.

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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) skierowane jest do inżynierów, którzy chcą wdrażać i zarządzać urządzeniami IoT na platformie AWS.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie zbudować platformę IoT, która obejmuje wdrożenie i zarządzanie backendem, bramą oraz urządzeniami na platformie AWS.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować i zarządzać możliwościami AWS IoT Greengrass w celu tworzenia aplikacji na różne urządzenia.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli korzystać z AWS IoT Greengrass do budowania, wdrażania, zarządzania, zabezpieczania i monitorowania aplikacji na inteligentnych urządzeniach.

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

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować AWS Lambda do wykonywania funkcji.
• Zrozumieć FaaS (Functions as a Service) i zalety rozwoju serverless.
• Tworzyć, przesyłać i uruchamiać funkcje AWS Lambda.
• Integrować funkcje Lambda z różnymi źródłami zdarzeń.
• Pakować, wdrażać, monitorować i rozwiązywać problemy z aplikacjami opartymi na Lambda.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoje zrozumienie praktyk DevOps i usprawnić procesy rozwoju przy użyciu AWS Cloud9.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i dostosowywać AWS Cloud9 do przepływów pracy DevOps.
• Wdrażać potoki ciągłej integracji i ciągłego dostarczania (CI/CD).
• Automatyzować procesy testowania, monitorowania i wdrażania przy użyciu AWS Cloud9.
• Integrować usługi AWS, takie jak Lambda, EC2 i S3, w przepływach pracy DevOps.
• Wykorzystywać systemy kontroli źródła, takie jak GitHub lub GitLab, w ramach AWS Cloud9.

Docker to platforma do konteneryzacji, która służy do tworzenia powtarzalnych, przenośnych i skalowalnych środowisk dla systemów uczenia maszynowego.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do profesjonalistów technicznych na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą konteneryzować i wdrażać kompleksowe potoki uczenia maszynowego przy użyciu Dockera.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konteneryzować zadania związane z uczeniem, walidacją i inferencją modeli.
• Projektować i zarządzać kompleksowymi potokami uczenia maszynowego przy użyciu Dockera i narzędzi wspierających.
• Wdrażać wersjonowanie, powtarzalność i CI/CD dla komponentów uczenia maszynowego.
• Wdrażać, monitorować i skalować usługi uczenia maszynowego w środowiskach konteneryzowanych.

Format kursu

• Interaktywne wykłady wsparte praktycznymi demonstracjami.
• Ćwiczenia praktyczne skupione na budowaniu rzeczywistych komponentów potoku uczenia maszynowego.
• Implementacja na żywo kompleksowych przepływów pracy w kontenerach.

Opcje dostosowania kursu

• W przypadku spersonalizowanego szkolenia dostosowanego do konkretnych potrzeb infrastruktury uczenia maszynowego, prosimy o kontakt w celu omówienia opcji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą nauczyć się skutecznie budować, wdrażać i utrzymywać aplikacje bezserwerowe na AWS Cloud9 i AWS Lambda.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

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

Podsumowanie:

• Podstawy architektury i funkcji IoT
• “Rzeczy”, “Czujniki”, Internet oraz mapowanie między funkcjami biznesowymi IoT
• Podstawowe komponenty oprogramowania IoT – sprzęt, firmware, middleware, chmura i aplikacja mobilna
• Funkcje IoT – zarządzanie flotą, wizualizacja danych, SaaS oparte na FM i DV, alerty/alarmy, onboardowanie czujników, onboardowanie “rzeczy”, geofencing
• Podstawy komunikacji urządzeń IoT z chmurą za pomocą MQTT.
• Łączenie urządzeń IoT z AWS za pomocą MQTT (AWS IoT Core).
• Łączenie AWS IoT Core z funkcją AWS Lambda do przetwarzania i przechowywania danych przy użyciu DynamoDB.
• Łączenie Raspberry PI z AWS IoT Core i prosta komunikacja danych.
• Praktyczne ćwiczenia z Raspberry PI i AWS IoT Core w celu zbudowania inteligentnego urządzenia.
• Wizualizacja danych z czujników i komunikacja z interfejsem internetowym.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego na Kubernetes.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow lokalnie oraz w chmurze za pomocą AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML opartymi na kontenerach Docker i Kubernetes.
• Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego na różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Wykorzystywać Kubeflow do uruchamiania i zarządzania notebookami Jupyter.
• Budować obciążenia związane z trenowaniem ML, strojeniem hiperparametrów i serwisowaniem na wielu platformach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą wdrażać obciążenia związane z uczeniem maszynowym w chmurze Azure.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow oraz inne niezbędne oprogramowanie na platformie Azure.
• Wykorzystać usługę Azure Kubernetes Service (AKS) w celu uproszczenia inicjalizacji klastra Kubernetes na platformie Azure.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes w celu automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Szkolić i wdrażać modele TensorFlow ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS do rozszerzania aplikacji ML.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykroczyć poza budowanie modeli ML i zoptymalizować proces tworzenia, śledzenia i wdrażania modeli ML.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować MLflow oraz powiązane biblioteki i frameworki ML.
• Docenić znaczenie możliwości śledzenia, odtwarzalności i wdrażalności modelu ML.
• Wdraża modele ML w różnych chmurach publicznych, platformach lub serwerach lokalnych.
• Skalować proces wdrażania ML, aby dostosować go do wielu użytkowników współpracujących przy projekcie.
• Ustawić centralny rejestr do eksperymentowania, odtwarzania i wdrażania modeli ML.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą ocenić dostępne obecnie podejścia i narzędzia, aby podjąć świadomą decyzję dotyczącą wdrożenia MLOps w swojej organizacji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Instalować i konfigurować różne frameworki i narzędzia MLOps.
• Zbudować odpowiedni zespół z odpowiednimi umiejętnościami do tworzenia i wspierania systemu MLOps.
• Przygotowywać, walidować i wersjonować dane do użycia przez modele ML.
• Zrozumieć komponenty potoku ML oraz narzędzia potrzebne do jego zbudowania.
• Eksperymentować z różnymi frameworkami i serwerami do uczenia maszynowego w celu wdrożenia do produkcji.
• Operacjonalizować cały proces uczenia maszynowego, aby był powtarzalny i łatwy w utrzymaniu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów uczenia maszynowego, którzy chcą wykorzystać Azure Machine Learning i Azure DevOps do wdrażania praktyk MLOps.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

MLOps na Kubernetesie to framework automatyzujący procesy trenowania, walidacji, pakowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego przy użyciu konteneryzowanych potoków i workflowów GitOps.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do praktyków na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą budować zautomatyzowane i skalowalne potoki MLOps na Kubernetesie.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Projektować kompleksowe potoki CI/CD dla uczenia maszynowego.
• Wdrażać workflowy GitOps do zarządzania wersjami i wdrażaniem modeli.
• Automatyzować trenowanie, testowanie i pakowanie modeli ML.
• Integrować strategie monitorowania, alertów i wycofywania zmian.

Format kursu

• Prezentacje prowadzone przez instruktora oraz pogłębione analizy techniczne.
• Ćwiczenia praktyczne budujące rzeczywiste workflowy CI/CD.
• Praktyka w laboratorium na żywo dotycząca wdrażania obciążeń ML na Kubernetesie.

Opcje dostosowania kursu

• Organizacje mogą zgłaszać zapotrzebowanie na treści dostosowane do ich wewnętrznych narzędzi i infrastruktury MLOps.