Szkolenia MLOps w Koszalin

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Koszalin (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 konteneryzacji służąca do tworzenia odtwarzalnych, przenośnych i skalowalnych środowisk dla systemów ML.

To szkolenie prowadzone na żywo (online lub stacjonarnie) przez instruktora jest przeznaczone dla specjalistów technicznych o średnim lub zaawansowanym poziomie, którzy chcą konteneryzować i operacjonalizować kompletne pipeline'y ML przy użyciu Dockera.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Konteneryzować obciążenia związane z treningiem, walidacją i inferencją w systemach ML.
• Projektować i orkiestrować end-to-end pipeline'y ML przy użyciu Dockera i narzędzi wspomagających.
• Wdrażać wersjonowanie, odtwarzalność oraz CI/CD dla komponentów ML.
• Wdrażać, monitorować i skalować usługi ML w środowiskach konteneryzowanych.

Forma kursu

• Interaktywne wykłady wspierane praktycznymi demonstracjami.
• Zadania praktyczne skupione na budowaniu rzeczywistych komponentów pipeline'u ML.
• Implementacja w żywym laboratorium dla end-to-end workflowów konteneryzowanych.

Opcje dostosowania kursu

• Aby omówić opcje szkolenia dostosowanego do specyficznych potrzeb infrastruktury ML, skontaktuj się z nami.

To szkolenie prowadzone przez wykładowcę, realizowane na żywo Koszalin (online lub stacjonarnie), jest przeznaczone dla developerów i naukowców danych, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać workflowami uczenia maszynowego na Kubernetesie.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Instalować i konfigurować Kubeflow w środowiskach on-premise oraz w chmurze.
• Budować, wdrażać i zarządzać workflowami ML opartymi na kontenerach Docker i Kubernetesie.
• Uruchamiać kompletne pipeline'y uczenia maszynowego na różnych architekturach i w środowiskach chmurowych.
• Wykorzystywać Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Budować obciążenia związane z treningiem ML, dostrojeniem hiperparametrów oraz obsługą (serving) na wielu platformach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Koszalin (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.