MLOps oktatás Hajdú-Bihar

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Hajdú-Bihar-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.

A MLOps a Kubernetes-en egy keretrendszer, amely automatizálja a gépi tanulási modell általánosítását, érvényesítését, csomagolását és telepítését tárolófolyamatok és GitOps folyamatai segítségével.

Ez az interaktív képzés (online vagy helyszíni) középfokú gyakorlókra szánt, akik automatizált, skálázható MLOps folyamatokat szeretnének létrehozni a Kubernetes-en.

A képzés befejezése után a résztvevők rendelkezhetnek az alábbiakkal:

• Tervezik a gépi tanulási modellek end-to-end CI/CD folyamatát.
• Implementálják a GitOps munkafolyamatokat a modell üzembe helyezéséhez és verziókezeléséhez.
• Automatizálják a gépi tanulási modellek tanítását, tesztelését és csomagolását.
• Integrálják a figyelést, riasztást és visszavonási stratégiákat.

Képzés formátuma

• Mentorvezetett bemutatók és technikai részletes áttekintések.
• Kézi gyakorlatok, amelyek valós CI/CD munkafolyamatokat építenek fel.
• Élő labor gyakorlat a gépi tanulási terhelések Kubernetes-en történő üzembe helyezésének gyakorlására.

Képzés személyre szabható opciói

• A szervezetek kérhetnek olyan tartalmat, amely a belső MLOps eszközeik és infrastruktúrájukkal egyezik.

A Kubeflow egy nyílt forráskódú platform, amely célja a gépi tanulási feladatok építése, tanítása és üzembe helyezése a Kubernetes-en történő folyamatosság növelése.

Ez az oktató útmutató (online vagy személyes) kezdő és középhalon járó szaktudósokra vonatkozik, akik megbízható ML folyamatokat szeretnének létrehozni a Kubeflow használatával.

Az oktatás befejezésével az résztvevők megismerkednek:

• A Kubeflow ökoszisztémájának és alapvető komponenseinek áttekintése.
• Reproducálható folyamatok építése a Kubeflow Pipelines segítségével.
• Skálázható tanítási feladatok futtatása Kubernetes-en.
• Gépi tanulási modellek hatékony szolgáltatása a Kubeflow Serving használatával.

Kurzus formátuma

• Útmutató prezentációk és együttműködőbeszélések.
• Kézi laborok valós Kubeflow komponensekkel.
• Gyakorlati feladatok, hogy end-to-end ML folyamatokat építsenek.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Testreszabott verziókat kérhet a csapat technológiai stackje és projektigényeihez igazítva.

A Docker egy tárolózás platform, amely feladatja az ML-rendszerhez tartozó reprodukálható, hordozható és skálázható környezetek létrehozása.

Ez a képzés (online vagy személyes) közvetlen oktatással (instructor-led) folytatódik, és közepesen tapasztalt és haladó technikus szakemberekre vonatkozik, akik szeretnének Docker segítségével komplett ML-folyamatokat tárolózni és működésre állítani.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• ML tanítási, validálási és inferencia feladatok tárolózása.
• Docker és támogató eszközökkel való teljes ML-folyamatok tervezése és orchestrazálása.
• ML komponensek verziószabályozásának, reprodukálhatóságának és CI/CD-je megvalósítása.
• Tárolózott környezetben az ML-szolgáltatások központi telepítése, monitorozása és skálázása.

A képzés formája

• Interaktív előadások gyakorlati bemutatások támogatásával.
• Gyakorlati feladatok valós ML-folyamatkomponensek létrehozása érdekében.
• Élő labor implementáció teljes, tárolózott folyamatokra vonatkozóan.

Képzés személyre szabása

• Az ML-infrastruktúra specifikus igényeire szabott képzésért kérjük, lépjeketek kapcsolatba velünk a lehetőségek megbeszélése érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Hajdú-Bihar-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 oktatók által vezetett élő képzés Hajdú-Bihar (online vagy helyszínen) olyan mérnököket cézsol, akik szeretnének gépi tanulási feladatokat az AWS EC2 szerverre központilag telepíteni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és beállítani a Kubernetes, Kubeflow és más szükséges szoftvereket az AWS-n.
• Használni az EKS (Elastic Kubernetes Service)-t az AWS-on futó Kubernetes fürt kezdeményezésének egyszerűsítésére.
• Létrehozni és központilag telepíteni egy Kubernetes folyamatot a gépi tanulási modellek éles környezetben való automatizálására és kezelésére.
• Tanítani és központilag telepíteni TensorFlow ML modelleket több GPU és párhuzamosan működő gépek között.
• Kiterjeszteni egy ML alkalmazást más AWS felügyelt szolgáltatások segítségével.

Ez az instruktor vezetett, élő képzés Hajdú-Bihar-ban (online vagy helyszínen) olyan mérnököknek szól, akik a gépi tanulási feladatokat szeretnék üzembe helyezni az Azure felhőben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és beállítani a Kubernetes, Kubeflow és más szükséges szoftvereket az Azure-on.
• Azure Kubernetes Service (AKS) használattal egyszerűsíteni a Kubernetes fürt inicializálásának munkáját az Azure-on.
• Kubernetes folyamatot készíteni és üzembe helyezni a gépi tanulási modell automatizálásához és kezeléséhez a termelésben.
• TensorFlow gépi tanulási modelleket telepíteni és üzembe helyezni több GPU és párhuzamosan futó gépen.
• Más AWS felügyelt szolgáltatásokat használni a gépi tanulási alkalmazás kiterjesztéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Hajdú-Bihar-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 (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 oktatói vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) azokra a mérnökökre céloz, akik értékelni szeretnék a mai nap rendelkezésre álló MLOps megközelítéseit és eszközeit, hogy intelligens döntést hozzanak az MLOps átvételéről az organizációjukban.

Ezen képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Többféle MLOps keretrendszert és eszközt telepíteni és konfigurálni.
• Az MLOps rendszer létrehozásához és támogatásához szükséges megfelelő csapat összeállítására és kiképzésére.
• Adatokat felkészíteni, ellenőrizni és verziókönyvelni az ML modellek használatához.
• Az ML Pipeline komponenseit és az egyik építéséhez szükséges eszközöket megérteni.
• Különböző gépi tanulási keretrendszerekkel és szerverekkel kísérletezni a termeléshez történő telepítéshez.
• Az egész Machine Learning folyamatot operatívvá tenni úgy, hogy ismétlődhető és karbantartható legyen.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azokon a gépi tanulási mérnökökre célozik, akik az Azure Machine Learning és Azure DevOps használatával szeretnék az MLOps gyakorlatokat elősegíteni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Ismétlődő munkafolyamatokat és gépi tanulási modelleket építeni.
• Kezelni a gépi tanulás élettartamát.
• Nyomon követni és jelenteni a modell verziótörténetet, erőforrásokat és többet.
• Production-ready gépi tanulási modelleket telepíteni bármelyik helyre.