MLOps oktatás Budapest

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) azoknak a haladó szintű mesterségesintelligencia-mérnököknek és adattudósoknak szól, akik közép-haladó tapasztalattal rendelkeznek, akik szeretnék javítani DeepSeek a modell teljesítményét, minimalizálni a késleltetést és bevezetni az AI-t. megoldásokat hatékonyan a modern MLOps gyakorlatot alkalmazva.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálja az DeepSeek modelleket a hatékonyság, a pontosság és a méretezhetőség érdekében.
• Végezze el a MLOps és a modellverziók bevált gyakorlatait.
• Telepítsen DeepSeek modelleket a felhőben és a helyszíni infrastruktúrában.
• Az AI-megoldások hatékony nyomon követése, karbantartása és méretezése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

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.