MLOps az Azure Machine Learninghez 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 a képzés lehetővé teszi a résztvevők számára, hogy fejlesszék Microsoft Azure megoldástervezési készségeiket.

A képzés után a résztvevők megértik az Azure szolgáltatások funkcióit és képességeit, képesek lesznek kompromissumokat azonosítani és döntéseket hozni a nyilvános és hibrid felhőalapú megoldások tervezéséhez.

A képzés során meghatározzák a megfelelő infrastrukturális és platformmegoldásokat, amelyek kielégítik a szükséges funkcionális, működési és üzembe helyezési követelményeket a megoldás életciklusa során.

Az Azure Bot Service egyesíti a Microsoft Bot Framework és az Azure funkciók erejét, hogy lehetővé tegye az intelligens botok gyors fejlesztését.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan hozhatnak létre könnyedén intelligens botot a Microsoft Azure segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megismerni az intelligens botok alapjait
• Megtanulni, hogyan hozhatnak létre intelligens botokat felhőalkalmazások használatával
• Megérteni, hogyan használható a Microsoft Bot Framework, a Bot Builder SDK és az Azure Bot Service
• Megérteni, hogyan tervezhetnek botokat bot mintázatok segítségével
• Kifejleszteni az első intelligens botjukat a Microsoft Azure használatával

Közönség

• Fejlesztők
• Hobbisták
• Mérnökök
• IT szakemberek

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

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.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben Magyarország (helyszíni vagy távoli) a résztvevők megismerik a Microsoft Azure alapvető fogalmait, összetevőit és szolgáltatásait, miközben egy példa felhőalkalmazás létrehozásán keresztül haladnak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Microsoft Azure alapjait
• Megismerni a különböző Azure eszközöket és szolgáltatásokat
• Megtanulni, hogyan használható az Azure felhőalkalmazások fejlesztéséhez

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.

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.

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.