MLOps dla 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.

Ten szkolenie pozwala uczestnikom na poprawę umiejętności projektowania rozwiązań w Microsoft Azure.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy zrozumieją funkcje i możliwości usług Azure, będą mogli identyfikować kompromisy oraz podejmować decyzje dotyczące projektowania rozwiązań w chmurze publicznej i hybrydowej.

Podczas szkolenia zostaną zdefiniowane odpowiednie rozwiązania infrastrukturalne i platformowe, które spełniają wymagane funkcjonalności, operacje i wdrożenie przez całą cykl życia rozwiązania.

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

W trakcie tego prowadzonego przez instruktora szkolenia online uczestnicy nauczą się, jak łatwo stworzyć inteligentnego bota za pomocą Microsoft Azure.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Nauczyć się podstaw inteligentnych botów
• Nauczyć się tworzyć inteligentne boty za pomocą aplikacji chmurowych
• Zrozumieć, jak używać Microsoft Bot Framework, SDK Bot Builder i usługi Azure Bot
• Zrozumieć, jak projektować boty za pomocą wzorców botów
• Rozwinąć swojego pierwszego inteligentnego bota za pomocą Microsoft Azure

Grupa docelowa

• Programiści
• Hobbyści
• Inżynierowie
• Specjaliści IT

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i intensywne praktyczne ćwiczenia

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.

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.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarny) jest skierowany do inżynierów, którzy chcą wdrożyć obciążenia Machine Learning na serwerze AWS EC2.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow i inne wymagane oprogramowanie na AWS.
• Używać EKS (Elastic Kubernetes Service), aby uprościć pracę z inicjowaniem klastra Kubernetes na AWS.
• 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.
• Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS, aby rozszerzyć aplikację ML.

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.

Kubeflow to platforma open-source zaprojektowana do ułatwienia budowania, trenowania i wdrażania obciążeń machine learning na Kubernetes.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów początkujących i pośrednio zaawansowanych, którzy chcą tworzyć niezawodne przepływy pracy ML przy użyciu Kubeflow.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy zdobędą umiejętności pozwalające na:

• Nawigację w ekosystemie Kubeflow i podstawowych komponentach.
• Tworzenie powtarzalnych przepływów pracy za pomocą Kubeflow Pipelines.
• Uruchamianie skalowalnych zadań trenujących na Kubernetes.
• Efektywne wdrażanie modeli machine learning za pomocą Kubeflow Serving.

Format kursu

• Kierowane prezentacje i kollaboracyjne dyskusje.
• Ćwiczenia praktyczne z użyciem rzeczywistych komponentów Kubeflow.
• Praktyczne ćwiczenia do budowania kompletnych przepływów pracy ML.

Opcje dostosowywania kursu

• Dostosowane wersje tego szkolenia mogą być zorganizowane, aby pasowały do stosunków technologicznych i wymagań projektowych Twojej grupy.

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 (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, na żywo szkolenie w Polsce (online lub stacjonarne) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą ocenić dostępne dziś podejścia i narzędzia, aby podjąć inteligentną decyzję dotyczącą przyszłej adopcji MLOps w swojej organizacji.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować różne ramy MLOps i narzędzia.
• Skompletować odpowiedni zespół z niezbędnymi umiejętnościami do budowy i obsługi systemu MLOps.
• Przygotować, walidować i wersjonować dane do użytku przez modele ML.
• Zrozumieć składniki potoku ML oraz narzędzia potrzebne do jego budowy.
• Eksperymentować z różnymi ramami i serwerami uczenia maszynowego do wdrożenia w środowisku produkcyjnym.
• Operacjonalizować cały proces Machine Learning, aby był on powtarzalny i utrzymany.

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.