MLOps for Azure Machine Learning - 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.

Microsoft Azure Infrastruktura i wdrażanie

Szkolenie to pozwala uczestnikom poprawić swoje Microsoft umiejętności projektowania rozwiązań Azure.

Po tym szkoleniu uczestnik będzie rozumiał funkcje i możliwości usług Azure, aby móc identyfikować kompromisy i podejmować decyzje dotyczące projektowania publicznych i hybrydowych rozwiązań chmurowych.

Podczas szkolenia zostaną zdefiniowane odpowiednie rozwiązania infrastrukturalne i platformowe, aby spełnić wymagane wymagania funkcjonalne, operacyjne i wdrożeniowe w całym cyklu życia rozwiązania.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at developers who wish to learn how to build microservices on Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

By the end of this training, participants will be able to:

• Use ASF as a platform for building and managing microservices.
• Understand key microservices programming concepts and models.
• Create a cluster in Azure.
• Deploy microservices on premises or in the cloud.
• Debug and troubleshoot a live microservice application.

Usługa Azure Bot Service łączy w sobie moc funkcji Microsoft Bot Framework i Azure, aby umożliwić szybkie tworzenie inteligentnych botów.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak łatwo stworzyć inteligentnego bota przy użyciu platformy Microsoft Azure.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Nauczyć się podstaw inteligentnych botów
• Nauczyć się tworzyć inteligentne boty za pomocą aplikacji chmurowych
• Zrozumieć, jak korzystać z Microsoft Bot Framework, z Bot Builder SDK i z usługą Azure Bot Service
• Zrozumieć, jak projektować boty za pomocą wzorców botów
• Rozwinąć swojego pierwszego inteligentnego bota przy użyciu Microsoft Azure

Uczestnicy

• Developerzy
• Hobbyści
• Inżynierowie
• Specjaliści IT

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia oraz intensywna praktyka rączna

Internet of Things (IoT) to infrastruktura sieciowa, która bezprzewodowo łączy obiekty fizyczne i aplikacje, umożliwiając im wzajemną komunikację i wymianę danych za pośrednictwem komunikacji sieciowej, przetwarzania w chmurze i przechwytywania danych. Azure to kompleksowy zestaw usług w chmurze, który oferuje pakiet IoT Suite składający się ze wstępnie skonfigurowanych rozwiązań, które pomagają programistom przyspieszyć rozwój projektów IoT.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak tworzyć aplikacje IoT przy użyciu Azure.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy architektury IoT
• Zainstalować i skonfigurować Azure IoT Suite
• Poznanie korzyści płynących z używania Azure w programowaniu systemów IoT
• Wdrażać różne usługi Azure IoT (IoT Hub, Functions, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management).
• Tworzenie, testowanie, wdrażanie i rozwiązywanie problemów z systemem IoT przy użyciu Azure.

Odbiorcy

• Programiści
• Inżynierowie

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

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

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze za pomocą AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
• Uruchamianie całych potoków uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.

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

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze.
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
• Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrożyć Machine Learning obciążenia na serwerze AWS EC2.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja Kubernetes, Kubeflow i innego potrzebnego oprogramowania na AWS.
• Użycie EKS (Elastic Kubernetes Service) w celu uproszczenia pracy związanej z inicjalizacją klastra Kubernetes na AWS.
• Tworzenie i wdrażanie potoku Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Trenowanie i wdrażanie TensorFlow modeli ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystanie innych zarządzanych usług AWS do rozszerzenia aplikacji ML.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrożyć Machine Learning obciążenia w chmurze Azure.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalowanie i konfigurowanie Kubernetes, Kubeflow i innego potrzebnego oprogramowania na platformie Azure.
• Używanie usługi Azure Kubernetes Service (AKS) w celu uproszczenia pracy związanej z inicjowaniem klastra Kubernetes na platformie Azure.
• Tworzenie i wdrażanie potoku Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Trenowanie i wdrażanie TensorFlow modeli ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystanie innych usług zarządzanych AWS do rozszerzenia aplikacji ML.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i zarządzać środowiskiem kontenerowym na skalę produkcyjną przy użyciu Kubernetes na AKS.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i zarządzać Kubernetes na AKS.
• Wdrażać, zarządzać i skalować klaster Kubernetes.
• Wdrażać aplikacje kontenerowe (Docker) na Azure.
• Migrować istniejące środowisko Kubernetes z lokalnego do chmury AKS.
• Integracja Kubernetes z oprogramowaniem do ciągłej integracji (CI) innych firm.
• Zapewnienie wysokiej dostępności i odzyskiwania po awarii w Kubernetes.

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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą ocenić dostępne obecnie podejścia i narzędzia, aby podjąć inteligentną decyzję dotyczącą dalszej drogi do przyjęcia MLOps w swojej organizacji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować różne MLOps frameworki i narzędzia.
• Zebrać odpowiedni zespół z odpowiednimi umiejętnościami do budowy i wspierania systemu MLOps.
• Przygotowywać, weryfikować i wersjonować dane do wykorzystania przez modele ML.
• Zrozumienie komponentów potoku uczenia maszynowego i narzędzi potrzebnych do jego zbudowania.
• Eksperymentowanie z różnymi frameworkami uczenia maszynowego i serwerami w celu wdrożenia do produkcji.
• Zoperacjonalizuj cały proces Machine Learning tak, aby można go było odtworzyć i utrzymać.