MLOps oktatás Budapest

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (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.

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.

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.

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 Budapest-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, élőben zajló képzés Budapest (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.