Szkolenia MLOps w Białystok

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Białystok (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.

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.

Kubeflow to platforma open-source zaprojektowana w celu usprawnienia budowania, trenowania i wdrażania obciążeń związanych z uczeniem maszynowym na Kubernetes.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie początkującym i średniozaawansowanym, którzy chcą budować niezawodne przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym przy użyciu Kubeflow.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy zdobędą umiejętności:

• Poruszania się po ekosystemie Kubeflow i jego podstawowych komponentach.
• Tworzenia powtarzalnych przepływów pracy za pomocą Kubeflow Pipelines.
• Uruchamiania skalowalnych zadań treningowych na Kubernetes.
• Efektywnego serwowania modeli uczenia maszynowego przy użyciu Kubeflow Serving.

Format kursu

• Prezentacje z przewodnikiem i dyskusje grupowe.
• Praktyczne laboratoria z rzeczywistymi komponentami Kubeflow.
• Ćwiczenia praktyczne budujące kompleksowe przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym.

Opcje dostosowania kursu

• Można zorganizować dostosowane wersje tego szkolenia, aby dostosować je do stosowanej technologii i wymagań projektowych Twojego zespołu.

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 Białystok (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 Białystok (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą wdrożyć obciążenia związane z uczeniem maszynowym na serwerze AWS EC2.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow oraz inne potrzebne oprogramowanie na AWS.
• Wykorzystać EKS (Elastic Kubernetes Service) do uproszczenia pracy związanej z inicjalizacją klastra Kubernetes na AWS.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Trenować i wdrażać modele ML TensorFlow na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS do rozszerzania aplikacji ML.

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

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Instalować i konfigurować Kubeflow lokalnie oraz w chmurze.
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML opartymi na kontenerach Docker i Kubernetes.
• Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego na różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Korzystać z Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzyć zadania treningowe ML, dostrajanie hiperparametrów oraz serwowanie na wielu platformach.

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 Białystok (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.