MLOps oktatás Magyarország

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálni a DeepSeek modelleket hatékonyság, pontosság és skálázhatóság szempontjából.
• MLOps és modellverziókezelés legjobb gyakorlatainak implementálása.
• DeepSeek modellek üzembe helyezése felhőben és helyszíni infrastruktúrán.
• AI megoldások hatékony monitorozása, karbantartása és skálázása.

Ez az élő képzés Magyarország keretében segít a középhaladó szintű szakembereknek automatizált MLOps-folyamatokat kiépíteni Kubernetesen. A résztvevők CI/CD-munkafolyamatokat terveznek, GitOps-stratégiákat valósítanak meg, és ML-modelleket helyeznek üzembe konténerizált infrastruktúra segítségével a skálázható, reprodukálható gépi tanulási műveletek érdekében.

Ez a gyakorlati képzés a(z) Magyarország területén felvértezi Önt azokkal a készségekkel, amelyekkel gépi tanulási modelleket építhet, taníthat és szolgálhat ki Kubernetesen a Kubeflow segítségével. Megtanulja, hogyan tájékozódjon az ökoszisztémában, hogyan készítsen skálázható pipeline-okat, és hogyan kezeljen éles környezetre kész munkaterheléseket a legjobb gyakorlatok szerint.

Ez az oktatói vezetésű képzés a(z) Magyarország területén végigvezeti a szakembereket a teljes ML pipeline-ok Dockerrel történő konténerizálásán. A résztvevők elsajátítják a reprodukálható környezetek építését, a tanítási és következtetési munkaterhelések összehangolását, valamint a CI/CD megvalósítását a skálázható MLOps telepítésekhez.

Ez a oktatóvezetésű, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik Kubernetesben szeretnének gépi tanulási munkafolyamatokat készíteni, kiépíteni és kezelni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Kubeflow telepítésére és konfigurálására saját környezetben és a felhőben.
• Docker konténerekre és Kubernetesre épülő ML munkafolyamatok építésére, kiépítésére és kezelésére.
• Teljes gépi tanulási pipeline futtatására különböző architektúrákon és felhő-környezetekben.
• A Kubeflow használatára Jupyter notebookok létrehozásához és kezeléséhez.
• ML edzési, hiperparaméter-optimalizálási és szolgáltatási terhelések készítésére több platformon keresztül.

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.