Praktyczne szkolenia na żywo z MLflow. MLflow jest biblioteką, która pomaga w zarządzaniu cyklem życia uczenia maszynowego. Kurs obejmuje moduły podstawowe MLflow: śledzenie, modele i projekty. Podczas szkolenia omówiona zostanie platforma MLflow, a w szczególności boiblioteka MLflow, rejestrowanie I wdrażanie modeli (w językach Java, Scala, Python, R) oraz uruchamianie projektów w usłudze Azure Databricks.
Szkolenie MLflow jest dostępne jako "szkolenie stacjonarne" lub "szkolenie online na żywo".
Szkolenie stacjonarne może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Polsce lub w ośrodkach szkoleniowych NobleProg w Polsce. Zdalne szkolenie online odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu DaDesktop .
NobleProg -- Twój lokalny dostawca szkoleń.
Plany szkoleń z technologii MLflow
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
21 godzin
Opis
MLflow is an open source platform for streamlining and managing the machine learning lifecycle. It supports any ML (machine learning) library, algorithm, deployment tool or language. Simply add MLflow to your existing ML code to share the code across any ML library being used within your organization.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go beyond building ML models and optimize the ML model creation, tracking, and deployment process.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure MLflow and related ML libraries and frameworks.
- Appreciate the importance of trackability, reproducability and deployability of an ML model
- Deploy ML models to different public clouds, platforms, or on-premise servers.
- Scale the ML deployment process to accommodate multiple users collaborating on a project.
- Set up a central registry to experiment with, reproduce, and deploy ML models.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to go beyond building ML models and optimize the ML model creation, tracking, and deployment process.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure MLflow and related ML libraries and frameworks.
- Appreciate the importance of trackability, reproducability and deployability of an ML model
- Deploy ML models to different public clouds, platforms, or on-premise servers.
- Scale the ML deployment process to accommodate multiple users collaborating on a project.
- Set up a central registry to experiment with, reproduce, and deploy ML models.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Other regions
Other countries
Konsultacje
Szkolenie MLflow, MLflow boot camp, Szkolenia Zdalne MLflow, szkolenie wieczorowe MLflow, szkolenie weekendowe MLflow, Kurs MLflow,Kursy MLflow, Trener MLflow, instruktor MLflow, kurs zdalny MLflow, edukacja zdalna MLflow, nauczanie wirtualne MLflow, lekcje UML, nauka przez internet MLflow, e-learning MLflow, kurs online MLflow, wykładowca MLflow
.jpg "polska grupa farmaceutyczna (pgf)")
.png "ministerstwo spraw wewnętrznych i administracji (mswia)"){kind=small}
.jpg "komisja nadzoru finansowego (knf)"){kind=small}
.jpg "zakład ubezpieczeń społecznych (zus)")
.gif "telekomunikacja polska (tp)"){kind=small}
.jpg "ministerstwo obrony narodowej (mon)")
.jpg "ministerstwo kultury i dziedzictwa narodowego (mkidn)")
