Szkolenia MLOps w Polsce

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.

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 (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.

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 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.