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 Trójmiasto lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Trójmiasto. NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
Gdynia
Hotel Nadmorski, Ejsmonda 2, Gdynia, Polska, 81-409
Sala szkoleniowa znajduje się zaledwie 3 kilometry od Dworca PKP/PKS w Gdyni, co sprawia, że jest łatwo dostępna dla uczestników podróżujących pociągiem lub autobusem. Dodatkowo, jest oddalona tylko o 400 metrów od przystanku autobusowego, ułatwiając dojazd nawet tym, którzy podróżują komunikacją miejską. Wyposażona jest w niezbędne narzędzia do prowadzenia szkoleń, takie jak rzutnik, ekran oraz flipchart, co zapewnia komfortowe warunki dla uczestników i prowadzącego zajęcia.
Gdańsk
Hotel Fahrenheit, Grodzka 19, Gdańsk, Polska, 80-841
Sala szkoleniowa znajduje się w samym sercu malowniczej gdańskiej starówki, co sprawia, że otoczenie jest nie tylko inspirujące, ale także wyjątkowo atrakcyjne dla uczestników. W niedalekiej odległości można znaleźć dworzec PKP oraz PKS, ułatwiając przyjazd zarówno tym podróżującym pociągiem, jak i autobusem. Dodatkowo, lotnisko i port są również w zasięgu ręki, co czyni tę lokalizację wygodną dla osób przybywających z dalszych miejscowości, zarówno z kraju, jak i spoza jego granic.
To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Trójmiasto (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.
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 szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Trójmiasto (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.
