DeepSeek: Haladó Modelloptimalizálás és Üzembehelyezés Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű fejlesztőknek, adatmérnököknek és szoftvercsapatoknak szól, akik a DeepSeek Codert szeretnék bevezetni az AI által támogatott szoftverfejlesztés, automatizálás és optimalizálás érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI által támogatott kódgenerálást és átalakítást megvalósítani nagy léptékű projektekben.
• AI-alapú hibakeresést használni a szoftver megbízhatóságának javítására.
• A DeepSeek Codert integrálni a DevOps és CI/CD folyamatokba.
• AI-t használni intelligens automatizálásra a szoftverfejlesztési munkafolyamatokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középhaladó szintű fejlesztők, szoftvermérnökök és adattudósok számára készült, akik szeretnék kihasználni a DeepSeek API-kat AI-alapú alkalmazások fejlesztéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a DeepSeek API-k képességeit.
• DeepSeek API-k integrálása alkalmazásokba.
• AI-alapú automatizálás és chatbotok implementálása.
• API teljesítmény optimalizálása és API hívások hatékony kezelése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű AI architektusok, vállalati fejlesztők és CTO-k számára készült, akik a DeepSeek modellek üzleti környezetekben történő üzembe helyezését, optimalizálását és skálázását szeretnék megvalósítani, miközben biztosítják a biztonságot, a megfelelőséget és az etikus AI gyakorlatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• DeepSeek modellek üzembe helyezése vállalati környezetekben.
• AI modellek optimalizálása teljesítmény és skálázhatóság szempontjából.
• Adatbiztonság és megfelelőség biztosítása AI alkalmazásokban.
• Etikus AI gyakorlatok bevezetése üzleti megoldásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű nem technikai szakembereknek és vállalkozóknak szól, akik szeretnék kihasználni a DeepSeek nyílt forráskódú modelljeit tartalomkészítéshez, automatizáláshoz és üzleti intelligenciához.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a no-code AI alapjait és annak üzleti alkalmazásait.
• DeepSeek modellek használata tartalomgeneráláshoz és automatizáláshoz.
• AI eszközök integrálása meglévő munkafolyamatokba olyan platformokon, mint a Zapier, a Make és a Notion.
• Üzleti adatok elemzése és cselekvési útmutatások generálása AI segítségével.
• AI-alapú stratégiák kidolgozása a termelékenység és a döntéshozatal javításához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű programozóknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék kihasználni a DeepSeek Coder előnyeit a kódolási hatékonyság és termelékenység növelése érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a DeepSeek Coder képességeit és korlátait.
• Kiváló minőségű kódrészleteket generálni mesterséges intelligencia segítségével.
• A DeepSeek Coder használata hibakeresésre és kódoptimalizálásra.
• Ismétlődő programozási feladatok automatizálása mesterséges intelligencia eszközökkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű mérnököknek, adattudósoknak és kutatóknak szól, akik szeretnék kihasználni a DeepSeek Math-ot összetett egyenletek megoldására és a DeepSeek Vision-t a mesterséges intelligencia által hajtott képfeldolgozásra.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A DeepSeek Math használata mesterséges intelligencia által támogatott problémamegoldáshoz.
• A DeepSeek Vision alkalmazása képfeldolgozásra és objektumfelismerésre.
• Mesterséges intelligencia által hajtott matematikai és vizuális eszközök integrálása alkalmazásokba.
• Mesterséges intelligencia modellek optimalizálása a pontosság és hatékonyság érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) haladó szintű AI kutatóknak, gépi tanulási mérnököknek és fejlesztőknek szól, akik szeretnék finomhangolni a DeepSeek LLM modelleket, hogy specifikus iparágakhoz, domainekhez vagy üzleti igényekhez szabott AI alkalmazásokat hozzanak létre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a DeepSeek modellek architektúráját és képességeit, beleértve a DeepSeek-R1 és DeepSeek-V3 modelleket.
• Adathalmazok előkészítése és adatok előfeldolgozása a finomhangoláshoz.
• A DeepSeek LLM finomhangolása domain-specifikus alkalmazásokhoz.
• A finomhangolt modellek hatékony optimalizálása és üzembe helyezése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék megérteni az AI alapjait és a DeepSeek architektúráját és alkalmazásait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI és az LLM alapvető fogalmait.
• Felfedezni a DeepSeek architektúráját és használati eseteit.
• Alapvető AI fogalmakat alkalmazni valós helyzetekben.
• Bepillantást nyerni az AI fejlesztés etikai szempontjaiba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék megérteni a nagy nyelvi modellek alapjait, felfedezni a DeepSeek LLM és annak specifikus modelljeinek működését, valamint gyakorlati alkalmazásokat megismerni az üzleti és mindennapi életben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a nagy nyelvi modellek (LLM) alapelveit.
• Megismerni a DeepSeek LLM architektúráját és funkcióit, beleértve a DeepSeek-R1 és DeepSeek-V3 modelleket.
• Azonosítani a DeepSeek LLM gyakorlati alkalmazásait különböző üzleti környezetekben.
• Alapvető projektek megvalósítása a DeepSeek LLM segítségével mindennapi feladatokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének létrehozni, üzembe helyezni és kezelni a Kubernetes-en.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni a Kubeflow-ot helyszínen és a felhőben az AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) használatával.
• Docker konténerek és Kubernetes alapján gépi tanulási munkafolyamatokat létrehozni, üzembe helyezni és kezelni.
• Teljes gépi tanulási folyamatokat futtatni különböző architektúrákon és felhő környezetekben.
• A Kubeflow használata Jupyter notebookok indításához és kezeléséhez.
• Gépi tanulási képzést, hiperparaméter-hangolást és kiszolgálási munkaterheléseket létrehozni több platformon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik gépi tanulási munkaterheléseket szeretnének telepíteni egy AWS EC2 szerverre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Kubernetes, Kubeflow és egyéb szükséges szoftverek telepítésére és konfigurálására az AWS-en.
• Az EKS (Elastic Kubernetes Service) használatára a Kubernetes klaszter inicializálásának egyszerűsítésére az AWS-en.
• Kubernetes folyamat létrehozására és üzembe helyezésére a termelési ML modellek automatizálásához és kezeléséhez.
• TensorFlow ML modellek képzésére és üzembe helyezésére több GPU-n és párhuzamosan futó gépen.
• Egyéb AWS által kezelt szolgáltatások kihasználására egy ML alkalmazás kiterjesztéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik gépi tanulási munkaterheléseket szeretnének telepíteni az Azure felhőbe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni a Kubernetes, Kubeflow és egyéb szükséges szoftvereket az Azure-on.
• Az Azure Kubernetes Service (AKS) használatával leegyszerűsíteni a Kubernetes klaszter inicializálását az Azure-on.
• Létrehozni és telepíteni egy Kubernetes folyamatot a gépi tanulási modellek automatizálásához és kezeléséhez éles környezetben.
• TensorFlow gépi tanulási modellek betanítására és telepítésére több GPU-n és párhuzamosan futó gépeken.
• Egyéb AWS felügyelt szolgáltatások kihasználásával bővíteni egy gépi tanulási alkalmazást.

A Kubeflow egy nyílt forráskódú platform, amely a gépi tanulási munkaterhelések építését, tanítását és üzembe helyezését egyszerűsíti a Kubernetes-en.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szakembereknek szól, akik megbízható ML munkafolyamatokat szeretnének létrehozni a Kubeflow segítségével.

A képzés elvégzése után a résztvevők a következő készségekre tesznek szert:

• Navigálás a Kubeflow ökoszisztémában és az alapvető komponensekben.
• Reprodukálható munkafolyamatok készítése a Kubeflow Pipelines segítségével.
• Skálázható tanítási feladatok futtatása a Kubernetes-en.
• Hatékony gépi tanulási modellek kiszolgálása a Kubeflow Serving segítségével.

A képzés formátuma

• Irányított előadások és együttműködő viták.
• Gyakorlati laborok valós Kubeflow komponensekkel.
• Gyakorlati feladatok a végpontok közötti ML munkafolyamatok építéséhez.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott változatai készíthetők, hogy megfeleljenek a csapat technológiai veremének és projektkövetelményeinek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének létrehozni, üzembe helyezni és kezelni Kubernetes-en.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Kubeflow telepítésére és konfigurálására helyszínen és a felhőben.
• Docker konténerek és Kubernetes alapú ML munkafolyamatok létrehozására, üzembe helyezésére és kezelésére.
• Teljes gépi tanulási folyamatok futtatására különböző architektúrákon és felhő környezetekben.
• A Kubeflow használatával Jupyter notebookok indítására és kezelésére.
• ML képzés, hiperparaméter-hangolás és szolgáltatási munkaterhelések létrehozására több platformon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik túl szeretnének lépni a ML modellek készítésén, és optimalizálni szeretnék a ML modell létrehozását, nyomon követését és telepítési folyamatát.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni az MLflow-ot és a kapcsolódó ML könyvtárakat és keretrendszereket.
• Megérteni a ML modell nyomon követhetőségének, reprodukálhatóságának és telepíthetőségének fontosságát.
• ML modellek telepítése különböző nyilvános felhőkbe, platformokra vagy helyszíni szerverekre.
• Az ML telepítési folyamat skálázása, hogy több felhasználó is együttműködhessen egy projekten.
• Központi nyilvántartás beállítása a ML modellek kísérletezéséhez, reprodukálásához és telepítéséhez.