Курс за обучение по Kubeflow на AWS

Това водено от инструктор обучение на живо в България (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 България (на място или дистанционно) е насочено към инженери, които желаят да разположат и управляват IoT устройства на AWS.

До края на това обучение участниците ще могат да изградят IoT платформа, която включва внедряване и управление на бекенд, шлюз и устройства върху AWS.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да инсталират, конфигурират и управляват AWS IoT възможностите на Greengrass за създаване на приложения за различни устройства.

До края на това обучение участниците ще могат да използват AWS IoT Greengrass за изграждане, внедряване, управление, защита и наблюдение на приложения на интелигентни устройства.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (на място или отдалечено) е насочено към разработчици, които желаят да използват AWS Lambda за изграждане и внедряване на услуги и приложения в облака, без да е необходимо да се притеснявате за осигуряване на средата за изпълнение (сървъри, VM и контейнери, наличност, мащабируемост, съхранение и т.н.).

До края на това обучение участниците ще могат:

• Конфигурирайте AWS Lambda за изпълнение на функция.
• Разберете FaaS (функции като услуга) и предимствата на разработката без сървър.
• Създаване, качване и изпълнение на AWS Lambda функции.
• Интегрирайте Lambda функции с различни източници на събития.
• Пакетирайте, внедрявайте, наблюдавайте и отстранявайте неизправности в приложения, базирани на Lambda.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да задълбочат разбирането си за DevOps практики и да рационализират процесите на разработка с помощта на AWS Cloud9.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте и конфигурирайте AWS Cloud9 за DevOps работни потоци.
• Внедрете непрекъсната интеграция и тръбопроводи за непрекъсната доставка (CI/CD).
• Автоматизирайте процесите на тестване, наблюдение и внедряване с помощта на AWS Cloud9.
• Интегрирайте AWS услуги като Lambda, EC2 и S3 в DevOps работни потоци.
• Използвайте системи за контрол на източника като GitHub или GitLab в AWS Cloud9.

Docker е платформа за контейриране, използвана за създаване на възпроизводими, переносими и масштабируеми среди за ML системи.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за технически специалисти с промежуточен и висок ниво, които искат да контейрират и операционизират цели ML пайплайни използвайки Docker.

Върху завършването на това обучение, участниците ще могат да:

• Контейрират ML задачи за обучаване, валидация и извършване.
• Проектират и оркестрират цели ML пайплайни с помощта на Docker и допълнителни инструменти.
• Реализират версиониране, възпроизводимост и CI/CD за компонентите от ML системата.
• Разграждат, мониторят и маскират ML услуги в контейрирани среди.

Формат на курса

• Интерактивни лекции, подкрепени с практически демонстрации.
• Практически упражнения, фокусирани върху създаването на реални компоненти за ML пайплайн.
• Реализация на жив лаб за цели контейрирани работни потоци.

Опции за персонализиране на курса

• За персонализирано обучение, съгласувано с конкретни нужди от ML инфраструктурата, моля свържете се с нас за обсъждане на опции.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които искат да се научат как ефективно да изграждат, внедряват и поддържат приложения без сървър на AWS Cloud9 и AWS Lambda.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на безсървърната архитектура.
• Настройте AWS Cloud9 за разработка на приложения без сървър.
• Разработвайте, тествайте и внедрявайте безсървърни приложения с помощта на AWS Lambda.
• Интегрирайте AWS Lambda с други AWS услуги като API Gateway и S3.
• Оптимизирайте приложения без сървър за производителност и ефективност на разходите.

Summery:

• Основи на IoT архитектурата и функциите
• „Неща“, „Сензори“, Интернет и картографирането между бизнес функциите на IoT
• Основен за всички IoT софтуерни компоненти - хардуер, фърмуер, междинен софтуер, облак и мобилно приложение
• IoT функции - Fleet manager, визуализация на данни, SaaS базирани FM и DV, предупреждение/аларма, включване на сензор, включване на „нещо“, гео-ограда
• Основи на комуникацията на IoT устройство с облак с MQTT.
• Свързване на IoT устройства към AWS с MQTT (AWS IoT Core).
• Свързване на AWS IoT ядро с AWS Lambda функция за изчисление и съхранение на данни.
• Свързване на Raspberry PI с AWS IoT ядро и проста комуникация на данни.
• Сигнали и събития
• Калибриране на сензора

Резюме:

• Основи на IoT архитектурата и функциите
• „Неща“, „Сензори“, Интернет и картографирането между бизнес функциите на IoT
• Основен за всички IoT софтуерни компоненти - хардуер, фърмуер, междинен софтуер, облак и мобилно приложение
• IoT функции - Fleet manager, визуализация на данни, SaaS базирани FM и DV, предупреждение/аларма, включване на сензор, включване на „нещо“, гео-ограда
• Основи на комуникацията на IoT устройство с облак с MQTT.
• Свързване на IoT устройства към AWS с MQTT (AWS IoT Core).
• Свързване на AWS IoT ядро с AWS Lambda функция за изчисление и съхранение на данни с помощта на DynamoDB.
• Свързване на Raspberry PI с AWS IoT ядро и проста комуникация на данни.
• Практически с Raspberry PI и AWS IoT Core за изграждане на смарт устройство.
• Визуализация на сензорни данни и комуникация с уеб интерфейс.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (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 обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) в България се насочва към инженери, които искат да изпълняват зарежданета на машинно учение в обlac Azure.

По завършване на обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Kubernetes, Kubeflow и други нужни софтуери в Azure.
• Използват Azure Kubernetes Service (AKS) за улесняване на работата по инициализацията на кластър Kubernetes в Azure.
• Създават и изпълняват pipeline на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в продажба.
• Обучават и разглеждат TensorFlow ML модели през множество GPUs и машини, работещи паралелно.
• Използват други управляеми услуги от AWS за разширение на 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 обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е насочено към инженери, които искат да оценят подходите и инструментите, налични днес, за да вземат интелигентно решение за път напред в приемането на MLOps в тяхната организация.

До края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Инсталират и конфигурират различни рамки и инструменти за MLOps.
• Съставят правилният екип с нужните умения за изграждане и поддръжка на система за MLOps.
• Подготвят, валидират и версионират данни за използване от ML модели.
• Разберат компонентите на ML Пиплайна и инструментите, необходими за изграждане на такъв.
• Експериментират с различни рамки и сървъри за машинно обучение за развертане в производство.
• Операционализират целия процес на машинно обучение, така че да е повторяем и поддържаем.

Този обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към инженери по машинно обучение, които искат да използват Azure Machine Learning и Azure DevOps за подобряване на практиките за MLOps.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Създават възпроизводими работни процеси и модели за машинно обучение.
• Управляват цикъла на машинното обучение.
• Следят и докладват историята на версиите на моделите, асетовете и повече.
• Разпространяват готови за производство модели за машинно обучение навсякъде.

MLOps на Kubernetes е рамка за автоматизиране на обучаването, валидацията, упаковката и разглеждането на модели за машинно учене с помощта на контейнирирани пайплайни и GitOps работен процес.

Този курс под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочен към практици със средно ниво, които искат да изградят автоматизирани, масштабни MLOps пайплайни в Kubernetes.

След завършването на обучението, участниците ще бъдат подготвени да:

• Проектират пайплайни CI/CD от начало до край за машинно учене.
• Реализират GitOps работен процес за разглеждане и версиониране на модели.
• Автоматизират обучаването, теста и упаковката на ML модели.
• Интегрират мониторинг, сигнални съобщения и стратегии за откатване.

Формат на курса

• Указания под ръководството на инструктор и технически детайлни анализи.
• Практически упражнения, които изграждат реални CI/CD работни процеси.
• Практика в лаб с разглеждане на ML задачи в Kubernetes.

Опции за персонализация на курса

• Организации могат да поискат персонализирано съдържание, съгласувано с техните вътрешни MLOps инструменти и инфраструктура.