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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Trójmiasto (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 Trójmiasto (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 Trójmiasto (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 Trójmiasto (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 Trójmiasto (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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Trójmiasto (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą ocenić dostępne obecnie podejścia i narzędzia, aby podjąć inteligentną decyzję dotyczącą dalszej drogi do przyjęcia MLOps w swojej organizacji.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zainstalować i skonfigurować różne MLOps frameworki i narzędzia.
Zebrać odpowiedni zespół z odpowiednimi umiejętnościami do budowy i wspierania systemu MLOps.
Przygotowywać, weryfikować i wersjonować dane do wykorzystania przez modele ML.
Zrozumienie komponentów potoku uczenia maszynowego i narzędzi potrzebnych do jego zbudowania.
Eksperymentowanie z różnymi frameworkami uczenia maszynowego i serwerami w celu wdrożenia do produkcji.
Zoperacjonalizuj cały proces Machine Learning tak, aby można go było odtworzyć i utrzymać.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów uczenia maszynowego, którzy chcą korzystać z Azure Machine Learning i Azure DevOps w celu ułatwienia MLOps praktyk.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Budować powtarzalne przepływy pracy i modele uczenia maszynowego.
Zarządzać cyklem życia uczenia maszynowego.
Śledzić i raportować historię wersji modelu, zasoby i nie tylko.
Wdrażać gotowe do produkcji modele uczenia maszynowego w dowolnym miejscu.
Więcej...
Ostatnia aktualizacja:
Opinie uczestników (2)
ekosystem ML nie tylko MLFlow, ale także Optuna, hyperops, docker i docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Szkolenie - MLflow
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Uczestniczenie w szkoleniu Kubeflow, które odbyło się zdalnie, było dla mnie bardzo przyjemne. To szkolenie pozwoliło mi ugruntować moją wiedzę dotyczącą usług AWS, K8s oraz wszystkich narzędzi devOps związanych z Kubeflow, które są niezbędnymi podstawami do właściwego podejścia do tematu. Chciałbym podziękować Malawskiemu Marcinowi za jego cierpliwość i profesjonalizm w trakcie szkolenia oraz za rady dotyczące najlepszych praktyk. Malawski podejmuje temat z różnych perspektyw, różnych narzędzi wdrażania Ansible, EKS kubectl, Terraform. Teraz jestem zdecydowanie przekonany, że wybieram właściwy kierunek aplikacji.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
