Stacjonarne lub zdalne, prowadzone na żywo kursy MLOps prowadzone przez instruktora demonstrują poprzez interaktywne ćwiczenia praktyczne, jak używać narzędzi MLOps do automatyzacji i optymalizacji wdrażania oraz utrzymania systemów ML w produkcji.
Szkolenia MLOps są dostępne jako "szkolenie online na żywo" lub "szkolenie stacjonarne na miejscu". Szkolenie online na żywo (znane również jako "szkolenie zdalne na żywo") jest prowadzone za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu. Szkolenie stacjonarne na miejscu może być przeprowadzone lokalnie w siedzibie klienta w Trójmiasto lub w 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.
To szkolenie na żywo w Trójmiasto pomaga praktykom na poziomie średnio zaawansowanym budować zautomatyzowane potoki MLOps na Kubernetes. Uczestnicy projektują przepływy pracy CI/CD, wdrażają strategie GitOps i wdrażają modele ML przy użyciu skonteneryzowanej infrastruktury, zapewniając skalowalne i powtarzalne operacje uczenia maszynowego.
To praktyczne szkolenie w Trójmiasto wyposaża Cię w umiejętności potrzebne do budowania, trenowania i serwowania modeli uczenia maszynowego na Kubernetes przy użyciu Kubeflow. Nauczysz się poruszać po ekosystemie, tworzyć skalowalne potoki i zarządzać obciążeniami gotowymi do produkcji zgodnie z najlepszymi praktykami.
To prowadzone przez instruktora szkolenie w Trójmiasto prowadzi profesjonalistów przez proces konteneryzacji kompletnych potoków ML przy użyciu Dockera. Uczestnicy opanują budowanie powtarzalnych środowisk, orkiestrację obciążeń treningowych i wnioskowania oraz wdrażanie CI/CD dla skalowalnych wdrożeń MLOps.
To szkolenie prowadzone przez wykładowcę, realizowane na żywo Trójmiasto (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 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.
