Kubeflow on AWS Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű mérnökök és adattudósok számára készült, akik középszintű vagy haladó tapasztalattal rendelkeznek, és szeretnék javítani a DeepSeek modellek teljesítményét, csökkenteni a késleltetést, valamint hatékonyan üzembe helyezni az AI megoldásokat modern MLOps gyakorlatok segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A DeepSeek modellek optimalizálása a hatékonyság, pontosság és skálázhatóság érdekében.
• A legjobb gyakorlatok alkalmazása az MLOps és a modellverziószámozás terén.
• A DeepSeek modellek üzembe helyezése felhőben és helyszíni infrastruktúrákon.
• Az AI megoldások hatékony monitorozása, karbantartása és skálázása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (helyszíni vagy távoli) azoknak a mérnököknek szól, akik IoT eszközöket szeretnének üzembe helyezni és kezelni az AWS-en.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek egy IoT platformot építeni, amely magában foglalja a háttérrendszer, az átjáró és az eszközök üzembe helyezését és kezelését az AWS-en.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék telepíteni, konfigurálni és kezelni az AWS IoT Greengrass képességeket, hogy különböző eszközökhöz alkalmazásokat hozzanak létre.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek az AWS IoT Greengrass használatával alkalmazásokat építeni, telepíteni, kezelni, biztonságossá tenni és monitorozni intelligens eszközökön.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék az AWS Lambda használatával szolgáltatásokat és alkalmazásokat építeni és üzembe helyezni a felhőben, anélkül, hogy aggódniuk kellene az execution környezet kiépítésével (kiszolgálók, virtuális gépek és konténerek, elérhetőség, skálázhatóság, tárolás stb.).

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Az AWS Lambda konfigurálása egy függvény végrehajtásához.
• A FaaS (Functions as a Service) megértése és a kiszolgáló nélküli fejlesztés előnyei.
• Az AWS Lambda függvények építése, feltöltése és végrehajtása.
• Lambda függvények integrálása különböző eseményforrásokkal.
• Lambda alapú alkalmazások csomagolása, üzembe helyezése, monitorozása és hibaelhárítása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik mélyebben szeretnék megérteni a DevOps gyakorlatokat és optimalizálni szeretnék a fejlesztési folyamatokat az AWS Cloud9 segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Az AWS Cloud9 beállítására és konfigurálására DevOps munkafolyamatokhoz.
• Folyamatos integrációs és szállítási (CI/CD) folyamatok megvalósítására.
• Tesztelés, monitorozás és üzembe helyezés automatizálására az AWS Cloud9 segítségével.
• AWS szolgáltatások, például a Lambda, EC2 és S3 integrálására DevOps munkafolyamatokba.
• Verziókezelő rendszerek, mint a GitHub vagy a GitLab használatára az AWS Cloud9-en belül.

A Docker egy konténeresítési platform, amely reprodukálható, hordozható és skálázható környezetek létrehozására szolgál ML rendszerekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakemberek számára készült, akik a Docker segítségével szeretnék konténeresíteni és üzembe helyezni teljes ML folyamatokat.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• ML képzési, validációs és következtetési munkaterhelések konténeresítése.
• Végpontok közötti ML folyamatok tervezése és koordinálása Docker és támogató eszközök segítségével.
• Verziókövetés, reprodukálhatóság és CI/CD megvalósítása ML komponensekhez.
• ML szolgáltatások üzembe helyezése, monitorozása és skálázása konténeresített környezetekben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadások gyakorlati bemutatókkal kiegészítve.
• Gyakorlati feladatok valós ML folyamat komponensek építésére fókuszálva.
• Élő laboratóriumi implementációk a végpontok közötti konténeresített munkafolyamatokhoz.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Az egyedi igényekhez igazított képzés érdekében kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a lehetőségek megbeszéléséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan építsenek, helyezzenek üzembe és karbantartsanak hatékonyan kiszolgáló nélküli alkalmazásokat AWS Cloud9-en és AWS Lambda-n.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a kiszolgáló nélküli architektúra alapjait.
• Beállítani az AWS Cloud9-et kiszolgáló nélküli alkalmazásfejlesztéshez.
• Fejleszteni, tesztelni és üzembe helyezni kiszolgáló nélküli alkalmazásokat AWS Lambda használatával.
• Integrálni az AWS Lambda-t más AWS szolgáltatásokkal, mint az API Gateway és az S3.
• Optimalizálni a kiszolgáló nélküli alkalmazásokat teljesítmény és költséghatékonyság szempontjából.

Összefoglaló:

• Az IoT architektúra és funkcióinak alapjai
• „Dolgok”, „Érzékelők”, Internet és az IoT üzleti funkciói közötti leképezés
• Az összes IoT szoftverkomponens alapjai - hardver, firmware, middleware, felhő és mobilalkalmazás
• IoT funkciók - Flottakezelés, Adatvizualizáció, SaaS alapú FM és DV, riasztás/figyelmeztetés, érzékelő regisztráció, „dolog” regisztráció, geo-fencing
• Az IoT eszközök felhővel való kommunikációjának alapjai MQTT segítségével.
• IoT eszközök csatlakoztatása az AWS-hez MQTT segítségével (AWS IoT Core).
• Az AWS IoT Core összekapcsolása AWS Lambda funkcióval számítások és adattárolás céljából.
• Raspberry PI csatlakoztatása az AWS IoT Core-hoz és egyszerű adatkommunikáció.
• Riasztások és események
• Érzékelő kalibrálása

Összefoglaló:

• Az IoT architektúra és funkcióinak alapjai
• „Dolgok”, „Érzékelők”, az internet és az IoT üzleti funkciói közötti leképezés
• Az IoT szoftverkomponensek alapjai – hardver, firmware, middleware, felhő és mobilalkalmazás
• IoT funkciók – Flotta kezelő, Adatvizualizáció, SaaS alapú FM és DV, riasztás/figyelmeztetés, érzékelő regisztrálás, „dolog” regisztrálás, geofencing
• Az IoT eszközök felhővel való kommunikációjának alapjai MQTT segítségével.
• IoT eszközök csatlakoztatása az AWS-hez MQTT segítségével (AWS IoT Core).
• Az AWS IoT Core összekötése AWS Lambda függvénnyel számításokhoz és adattároláshoz DynamoDB használatával.
• Raspberry PI csatlakoztatása az AWS IoT Core-hoz és egyszerű adatkommunikáció.
• Gyakorlati munka Raspberry PI és AWS IoT Core segítségével intelligens eszköz építéséhez.
• Érzékelő adatok vizualizációja és kommunikáció webes felületen keresztül.

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 (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.

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.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnék felmérni a ma elérhető megközelítéseket és eszközöket, hogy informált döntést hozhassanak az MLOps szervezeten belüli bevezetésének útjáról.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Különböző MLOps keretrendszerek és eszközök telepítésére és konfigurálására.
• A megfelelő készségekkel rendelkező csapat összeállítására egy MLOps rendszer felépítéséhez és támogatásához.
• Adatok előkészítésére, ellenőrzésére és verziókezelésére a gépi tanulási modellek számára.
• Az ML folyamat összetevőinek és az egy ilyen folyamat felépítéséhez szükséges eszközök megértésére.
• Különböző gépi tanulási keretrendszerek és szerverek kipróbálására a termelési környezetbe történő üzembe helyezéshez.
• A gépi tanulási folyamat teljes operacionalizálására, hogy az reprodukálható és karbantartható legyen.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a gépi tanulás mérnököknek szól, akik az Azure Machine Learning és az Azure DevOps használatával szeretnék elősegíteni az MLOps gyakorlatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Reprodukálható munkafolyamatokat és gépi tanulási modelleket létrehozni.
• Kezelni a gépi tanulás életciklusát.
• Nyomon követni és jelenteni a modell verziótörténetét, eszközeit és egyebeket.
• Termelésre kész gépi tanulási modelleket bárhol üzembe helyezni.

A Kubernetes-en alapuló MLOps egy keretrendszer, amely a gépi tanulási modellek automatizált tanítását, érvényesítését, csomagolását és üzembe helyezését teszi lehetővé konténeres folyamatok és GitOps munkafolyamatok segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű gyakorlóknak szól, akik automatizált, skálázható MLOps folyamatokat szeretnének építeni Kubernetes-en.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Végpontok közötti CI/CD folyamatok tervezése gépi tanuláshoz.
• GitOps munkafolyamatok implementálása modell üzembe helyezéséhez és verziókezeléséhez.
• Gépi tanulási modellek tanításának, tesztelésének és csomagolásának automatizálása.
• Monitorozás, riasztás és visszaállítási stratégiák integrálása.

A képzés formátuma

• Oktató által vezetett előadások és technikai mélymerülés.
• Gyakorlati feladatok, amelyek valós CI/CD munkafolyamatokat építenek.
• Élő laboratóriumi gyakorlatok gépi tanulási feladatok Kubernetes-re történő üzembe helyezéséhez.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A szervezetek kérhetnek testreszabott tartalmat, amely igazodik belső MLOps eszközeikhez és infrastruktúrájukhoz.