Fedezze fel tanfolyamainkat

MLOps for Azure Machine Learning

 14 Órák
Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak a gépi tanulással foglalkozó mérnököknek szól, akik a Azure Machine Learning és Azure DevOps segítségével szeretnék megkönnyíteni a MLOps gyakorlatokat. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
  • Készítsen reprodukálható munkafolyamatokat és gépi tanulási modelleket.
  • Kezelje a gépi tanulási életciklust.
  • Kövesse nyomon és jelentse a modell verzióelőzményeit, eszközöket és egyebeket.
  • Telepítse a termelésre kész gépi tanulási modelleket bárhol.
Olvass tovább...

MLOps: CI/CD for Machine Learning

 35 Órák
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnék értékelni a ma rendelkezésre álló megközelítéseket és eszközöket, hogy intelligens döntést hozzanak a MLOps bevezetése felé vezető úton a szervezetükön belül. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
  • Különféle MLOps keretrendszerek és eszközök telepítése és konfigurálása.
  • Állítsa össze a megfelelő csapatot a megfelelő készségekkel egy MLOps rendszer felépítéséhez és támogatásához.
  • Adatok előkészítése, érvényesítése és verziószáma az ML modellek számára.
  • Ismerje meg az ML Pipeline összetevőit és a felépítéséhez szükséges eszközöket.
  • Kísérletezzen különböző gépi tanulási keretrendszerekkel és szerverekkel az éles üzembe helyezéshez.
  • Operacionalizálja a teljes Machine Learning folyamatot, hogy reprodukálható és karbantartható legyen.
Olvass tovább...

Kubeflow on AWS

 28 Órák
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik Machine Learning munkaterhelést szeretnének telepíteni egy AWS EC2 szerverre.A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
  • Telepítse és konfigurálja a Kubernetes, Kubeflow és egyéb szükséges szoftvereket az AWS-en.
  • Az EKS (Elastic Kubernetes Service) használatával leegyszerűsítheti a Kubernetes-fürt inicializálását az AWS-en.
  • Hozzon létre és helyezzen üzembe egy Kubernetes-folyamatot az éles ML-modellek automatizálásához és kezeléséhez.
  • Tanítson és telepítsen TensorFlow ML modellt több párhuzamosan futó GPU-n és gépen.
  • Használjon más AWS által felügyelt szolgáltatásokat az ML-alkalmazások kiterjesztéséhez.
Olvass tovább...

Kubeflow on Azure

 28 Órák
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik Machine Learning munkaterhelést szeretnének telepíteni az Azure-felhőbe.A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
  • Telepítse és konfigurálja a Kubernetes, a Kubeflow és más szükséges szoftvereket az Azure-ban.
  • Az Azure Kubernetes Service (AKS) használatával egyszerűsítse a Kubernetes-fürt Azure-ban történő inicializálását.
  • Hozzon létre és helyezzen üzembe egy Kubernetes-folyamatot az éles ML-modellek automatizálásához és kezeléséhez.
  • Tanítson és telepítsen TensorFlow ML modellt több párhuzamosan futó GPU-n és gépen.
  • Használjon más AWS által felügyelt szolgáltatásokat az ML-alkalmazások kiterjesztéséhez.
Olvass tovább...

Kubeflow on GCP

 28 Órák
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik Machine Learning munkaterhelést szeretnének telepíteni a Google Cloud Platformra (GCP).A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
  • Telepítse és konfigurálja a Kubernetes, Kubeflow és egyéb szükséges szoftvereket GCP-n és GKE-n.
  • A GKE (Kubernetes Kubernetes Engine) használatával leegyszerűsítheti a Kubernetes-fürt GCP-n történő inicializálását.
  • Hozzon létre és helyezzen üzembe egy Kubernetes-folyamatot az éles ML-modellek automatizálásához és kezeléséhez.
  • Tanítson és telepítsen TensorFlow ML modellt több párhuzamosan futó GPU-n és gépen.
  • Használjon más GCP-szolgáltatásokat az ML-alkalmazások kiterjesztéséhez.
Olvass tovább...

Kubeflow on IBM Cloud

 28 Órák
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik Machine Learning munkaterhelést szeretnének telepíteni az IBM Cloud Kubernetes Service (IKS) szolgáltatásba.A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
  • Telepítse és konfigurálja a Kubernetes, Kubeflow és egyéb szükséges szoftvereket az IBM Cloud Kubernetes Service (IKS) szolgáltatáson.
  • Az IKS segítségével leegyszerűsítheti a Kubernetes-fürt inicializálását az IBM Cloudon.
  • Hozzon létre és helyezzen üzembe egy Kubernetes-folyamatot az éles ML-modellek automatizálásához és kezeléséhez.
  • Tanítson és telepítsen TensorFlow ML modellt több párhuzamosan futó GPU-n és gépen.
  • Használjon más IBM Cloud-szolgáltatásokat az ML-alkalmazások kiterjesztéséhez.
Olvass tovább...

MLflow

 21 Órák
Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak az adattudósoknak szól, akik túl szeretnének menni az ML-modellek építésén, és optimalizálni szeretnék az ML-modell létrehozási, nyomon követési és telepítési folyamatát. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
  • Telepítse és konfigurálja a MLflow-t és a kapcsolódó ML könyvtárakat és keretrendszereket.
  • Értékelje az ML modell nyomon követhetőségének, reprodukálhatóságának és telepíthetőségének fontosságát
  • Telepítsen ML modelleket különböző nyilvános felhőkre, platformokra vagy helyszíni kiszolgálókra.
  • Méretezheti az ML-telepítési folyamatot, hogy több felhasználó is alkalmazkodjon egy projekten.
  • Állítson be egy központi nyilvántartást az ML-modellek kísérletezéséhez, reprodukálásához és üzembe helyezéséhez.
Olvass tovább...

Kubeflow

 35 Órák
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének kiépíteni, telepíteni és kezelni a Kubernetes webhelyen. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
  • Telepítse és konfigurálja az Kubeflow-et a helyszínen és a felhőben az AWS EKS (Elastic Kubernetes szolgáltatás) segítségével.
  • ML munkafolyamatok létrehozása, üzembe helyezése és kezelése Docker tárolók és Kubernetes alapján.
  • Futtasson teljes gépi tanulási folyamatot különféle architektúrákon és felhőkörnyezeteken.
  • Az Kubeflow használata Jupyter notebookok létrehozásához és kezeléséhez.
  • Építsen ML képzést, hiperparaméter-hangolást, és szolgálja ki a munkaterheléseket több platformon.
Olvass tovább...

Kubeflow on OpenShift

 28 Órák
Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak a mérnököknek szól, akik a Machine Learning munkaterheléseit OpenShift helyszíni vagy hibrid felhőben szeretnék telepíteni.
  • A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
  • A Kubernetes és a Kubeflow telepítése és konfigurálása egy OpenShift-fürtön.
  • Az OpenShift használatával leegyszerűsítheti a Kubernetes-fürt inicializálását.
  • Hozzon létre és helyezzen üzembe egy Kubernetes-folyamatot az éles ML-modellek automatizálásához és kezeléséhez.
  • Tanítson és telepítsen TensorFlow ML modellt több párhuzamosan futó GPU-n és gépen.
  • Hívjon nyilvános felhőszolgáltatásokat (pl. AWS-szolgáltatásokat) az OpenShiftből az ML-alkalmazások kiterjesztéséhez
Olvass tovább...

Kubeflow Fundamentals

 28 Órák
Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének kiépíteni, telepíteni és kezelni a Kubernetes webhelyen. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
  • Telepítse és konfigurálja az Kubeflow-et a helyszínen és a felhőben.
  • ML munkafolyamatok létrehozása, üzembe helyezése és kezelése Docker tárolók és Kubernetes alapján.
  • Futtasson teljes gépi tanulási folyamatot különféle architektúrákon és felhőkörnyezeteken.
  • Az Kubeflow használata Jupyter notebookok létrehozásához és kezeléséhez.
  • Építsen ML képzést, hiperparaméter-hangolást, és szolgálja ki a munkaterheléseket több platformon.
Olvass tovább...

Last Updated:

Vélemények(2)

the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL

Kurzus - MLflow

I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life™

Kurzus - Kubeflow

Közelgő kurzusok

Kubeflow

2024-08-08 09:30
35 Órák
Szeged, Felső Tisza-Part
1620 EUR (Online.)
2620 EUR (Tanterem)

Kubeflow

2024-08-22 09:30
35 Órák
Kecskemét
1620 EUR (Online.)
2620 EUR (Tanterem)

Kubeflow on AWS

2024-09-05 09:30
28 Órák
Pécs, Belváros
1080 EUR (Online.)
1880 EUR (Tanterem)

Kubeflow on GCP

2024-09-19 09:30
28 Órák
Debrecen
1080 EUR (Online.)
1880 EUR (Tanterem)

Kubeflow on AWS

2024-10-03 09:30
28 Órák
Budapest, V. kerület
1080 EUR (Online.)
1880 EUR (Tanterem)

MLOps for Azure Machine Learning

2024-10-17 09:30
14 Órák
Miskolc, Tapolcafürdő
540 EUR (Online.)
940 EUR (Tanterem)

Other regions in Magyarország

Other Countries

Kurzusaink más országokban is elérhetők

Tanácsadó

MLOps Tanácsadó
Online MLOps courses, Weekend MLOps courses, Evening MLOps training, MLOps boot camp, MLOps instructor-led, Weekend MLOps training, Evening MLOps courses, MLOps coaching, MLOps instructor, MLOps trainer, MLOps training courses, MLOps classes, MLOps on-site, MLOps private courses, MLOps one on one training