Онлайн или на място, водени от инструктори MLOps обучителни курсове на живо демонстрират чрез интерактивна практическа практика как да използвате MLOps инструменти за автоматизиране и оптимизиране на внедряването и поддръжката на ML системи в производството. MLOps обучението се предлага като „онлайн обучение на живо“ или „обучение на живо на място“. Онлайн обучението на живо (известно още като „дистанционно обучение на живо“) се извършва чрез интерактивен отдалечен работен плот . Обучението на живо на място може да се проведе локално в помещенията на клиента в Пловдив или в корпоративните центрове за обучение на NobleProg в Пловдив. NobleProg -- Вашият местен доставчик на обучение
Делови център Пловдив
Хан Кубрат ул. 1, Пловдив, България, 4017
Този е най-модерният бизнес център в града, с всички необходими функционалности, докато е разположен в зелена част на града.
Намира се на около 20 минути с автобус от централната жп гара, както и от центъра на града.
Това водено от инструктор обучение на живо в Пловдив (онлайн или на място) е насочено към инженери с ИИ на напреднало ниво и учени по данни със среден до напреднал опит, които желаят да подобрят DeepSeek производителността на модела, да минимизират латентността и да внедрят ИИ решения, ефективно използващи модерни MLOps практики.
До края на това обучение участниците ще могат:
Оптимизирайте DeepSeek модели за ефективност, точност и мащабируемост.
Прилагане на най-добри практики за MLOps и моделиране на версии.
Разположете DeepSeek модели в облачна и локална инфраструктура.
Наблюдавайте, поддържайте и мащабирайте ефективно AI решенията.
Това водено от инструктор обучение на живо в Пловдив (онлайн или на място) е насочено към разработчици и специалисти по данни, които желаят да изграждат, разгръщат и управляват работни процеси за машинно обучение на Kubernetes.
До края на това обучение участниците ще могат:
Инсталирайте и конфигурирайте Kubeflow на място и в облака с помощта на AWS EKS (Elastic Kubernetes услуга).
Изградете, разположете и управлявайте работни потоци на ML въз основа на Docker контейнери и Kubernetes.
Изпълнявайте цели тръбопроводи за машинно обучение на различни архитектури и облачни среди.
Използване на Kubeflow за създаване и управление на преносими компютри Jupyter.
Изграждане на ML обучение, настройка на хиперпараметри и обслужване на работни натоварвания в множество платформи.
Това водено от инструктор обучение на живо в Пловдив (онлайн или на място) е насочено към разработчици и специалисти по данни, които желаят да изграждат, разгръщат и управляват работни процеси за машинно обучение на Kubernetes.
До края на това обучение участниците ще могат:
Инсталирайте и конфигурирайте Kubeflow на място и в облака.
Изградете, разположете и управлявайте работни потоци на ML въз основа на Docker контейнери и Kubernetes.
Изпълнявайте цели тръбопроводи за машинно обучение на различни архитектури и облачни среди.
Използване на Kubeflow за създаване и управление на преносими компютри Jupyter.
Изграждане на ML обучение, настройка на хиперпараметри и обслужване на работни натоварвания в множество платформи.
Това водено от инструктор обучение на живо в Пловдив (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да внедрят Machine Learning работни натоварвания на AWS EC2 сървър.
До края на това обучение участниците ще могат:
Инсталирайте и конфигурирайте Kubernetes, Kubeflow и друг необходим софтуер на AWS.
Използвайте EKS (Elastic Kubernetes Service), за да опростите работата по инициализиране на Kubernetes клъстер на AWS.
Създайте и разположете конвейер на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в производството.
Обучете и разположете TensorFlow ML модели в множество GPU и машини, работещи паралелно.
Използвайте други услуги, управлявани от AWS, за да разширите ML приложение.
Това водено от инструктор обучение на живо в Пловдив (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да разположат Machine Learning работни натоварвания в облак Azure.
До края на това обучение участниците ще могат:
Инсталирайте и конфигурирайте Kubernetes, Kubeflow и друг необходим софтуер на Azure.
Използвайте Azure Kubernetes Service (AKS), за да опростите работата по инициализиране на Kubernetes клъстер в Azure.
Създайте и разположете конвейер на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в производството.
Обучете и внедрите TensorFlow ML модели в множество GPU и машини, работещи паралелно.
Използвайте други услуги, управлявани от AWS, за да разширите ML приложение.
Това обучение на живо, ръководено от инструктори (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни, които желаят да надхвърлят изграждането на ML модели и да оптимизират процеса на създаване, проследяване и внедряване на ML модели.
До края на това обучение участниците ще могат:
Инсталирайте и конфигурирайте MLflow и свързаните ML библиотеки и рамки.
Оценете важността на проследимостта, възпроизводимостта и разгръщането на ML модел
Внедрете ML модели в различни обществени облаци, платформи или локални сървъри.
Мащабирайте процеса на внедряване на ML, за да поемете множество потребители, които си сътрудничат по проект.
Настройте централен регистър, за да експериментирате, възпроизвеждате и разгръщате ML модели.
Това водено от инструктор обучение на живо в Пловдив (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да оценят подходите и инструментите, налични днес, за да вземат интелигентно решение относно пътя напред към приемането MLOps в рамките на тяхната организация.
До края на това обучение участниците ще могат:
Инсталирайте и конфигурирайте различни MLOps рамки и инструменти.
Съберете правилния вид екип с правилните умения за изграждане и поддръжка на MLOps система.
Подгответе, валидирайте и версирайте данни за използване от ML модели.
Разберете компонентите на ML Pipeline и инструментите, необходими за изграждането му.
Експериментирайте с различни рамки за машинно обучение и сървъри за внедряване в производство.
Операционализирайте целия Machine Learning процес, така че да може да се възпроизвежда и поддържа.
Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към инженери за машинно обучение, които желаят да използват Azure Machine Learning и Azure DevOps за улесняване на MLOps практики.
До края на това обучение участниците ще могат:
Изградете възпроизводими работни процеси и модели за машинно обучение.
Управлявайте жизнения цикъл на машинното обучение.
Проследявайте и докладвайте историята на версиите на модела, активите и др.
Внедрете готови за производство модели за машинно обучение навсякъде.
Read more...
Последна актуализация:
Oтзиви от потребители (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Курс - 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 TM
Online MLOps training in Пловдив
Weekend MLOps training in Пловдив
Evening MLOps courses in Пловдив
MLOps coaching in Пловдив
MLOps boot camp in Пловдив
MLOps instructor in Пловдив
MLOps trainer in Пловдив
MLOps instructor-led in Пловдив
MLOps classes in Пловдив
MLOps on-site in Пловдив
MLOps private courses in Пловдив
MLOps one on one training in Пловдив, MLOps coaching in Пловдив, MLOps private courses in Пловдив, Weekend MLOps training in Пловдив, Evening MLOps courses in Пловдив, MLOps trainer in Пловдив, MLOps classes in Пловдив, MLOps boot camp in Пловдив, MLOps one on one training in Пловдив, MLOps instructor-led in Пловдив, MLOps on-site in Пловдив, MLOps instructor in Пловдив, Online MLOps training in Пловдив
