Lokalne, prowadzone przez instruktora kursy szkoleniowe MLOps na żywo demonstrują poprzez interaktywne praktyczne ćwiczenia, jak używać narzędzi MLOps do automatyzacji i optymalizacji wdrażania i konserwacji systemów ML w produkcji. Szkolenie MLOps jest dostępne jako "szkolenie online na żywo" lub "szkolenie na żywo na miejscu". Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu . Szkolenie na żywo na miejscu może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Bielsko-Biała lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Bielsko-Biała. NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
Bielsko-Biała
ZIAD, Armii Krajowej 220, Bielsko Biała, Polska, 43-316
Sale szkoleniowe NobleProg w Bielsku - Białej mieszczą się w budynku ZIAD na parterze (Zakład Informatyki, Automatyki i Doskonalenia Zawodowego (przy ulicy Aleji Armii Krajowej 220 a. Budynki ZIAD zlokalizowane są u podnóża stoku Szyndzielni. Budynek posiada podjazd dla osób niepełnosprawnych. Z dworca PKS należy skierować się na przystanek Warszawska Dworzec, w kierunku na północ (po tej samej stronie co dworzec PKS). Autobus nr 8 w kierunku Szyndzielnia jedzie około 22 minut (9 przystanków). Przystankiem docelowym jest Armii Krajowej ZIAD, który znajduję się 400 metrów od sali szkoleniowej ZIAD. W ten sam sposób można dostać się do ZIAD z dworca PKP Bielsko Biała Główna.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Bielsko-Biała (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.
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.
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.
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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Bielsko-Biała (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.
To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Bielsko-Biała (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą wdrażać obciążenia związane z uczeniem maszynowym w chmurze Azure.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow oraz inne niezbędne oprogramowanie na platformie Azure.
Wykorzystać usługę Azure Kubernetes Service (AKS) w celu uproszczenia inicjalizacji klastra Kubernetes na platformie Azure.
Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes w celu automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
Szkolić i wdrażać modele TensorFlow ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS do rozszerzania aplikacji ML.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Bielsko-Biała (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 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 prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie w Bielsko-Biała (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.
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.
Więcej...
Ostatnia aktualizacja:
Opinie uczestników (2)
ekosystem ML obejmuje nie tylko MLFlow, ale także Optuna, hyperops, Docker i docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Szkolenie - MLflow
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Cieszyłem się, biorąc udział w szkoleniu Kubeflow, które odbyło się zdalnie. To szkolenie pozwoliło mi ukonsolidować wiedzę na temat usług AWS, K8s oraz wszystkich narzędzi devOps związanych z Kubeflow, które stanowią niezbędne podstawy do właściwego podejścia do tego tematu. Chciałbym podziękować Marcina Malawskiego za jego cierpliwość i profesjonalizm w zakresie szkolenia oraz rad na temat najlepszych praktyk. Marcin podejmuje temat z różnych perspektyw, wykorzystując różne narzędzia wdrażania, takie jak Ansible, EKS kubectl, Terraform. Teraz jestem absolutnie przekonany, że wchodzę w właściwe pole zastosowania.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
