Курс за обучение по MLOps за Azure Machine Learning

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 обучение позволява на участниците да подобрят навиките си за проектиране на решения в Microsoft Azure.

След това обучение участникът ще разбира функционалността и възможностите на услугите Azure, които му позволяват да определя компромиси и да взима решения за проектиране на публични и хибридни обlacни решения.

По време на обучението ще се дефинират подходящите инфраструктурни и платформски решения, които да отговарят на функционалните, операционните и разполаганските изисквания през цикъла на живот на решението.

Услугата за ботове в Azure съединява мощта на Microsoft Bot Framework и Azure функции, за да позволява бързо разработване на интелигентни ботове.

В този курс с инструктор, участниците ще научат как да създават лесно интелигентен бот с Microsoft Azure.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Научават основните принципи на интелигентни ботове
• Научават как да създават интелигентни ботове с помощта на облачни приложения
• Разбираят как да използват Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK и Azure Bot Service
• Разбираят как да проектират ботове с помощта на шаблони за ботове
• Разработват първия си интелигентен бот с Microsoft Azure

Целева аудитория

• Разработчици
• Хобисти
• Инженери
• ИТ специалисти

Формат на курса

• Частично лекции, частично дискусии, упражнения и много практика на място

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.

В този упражнения, воден от инструктор (на място или на разстояние), участниците ще научат основните концепции, компоненти и услуги на Microsoft Azure, докато създават примерно облачно приложение.

Край това обучение, участниците ще могат да:

• Разбиращ основните принципи на Microsoft Azure
• Разбиращ различните инструменти и услуги на Azure
• Научават как да използват Azure за създаване на облачни приложения

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 живо обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за инженери, които искат да разгърнат задачи за машино-обучение на AWS EC2 сървър.

По края на обучението участниците ще могат:

• Инсталират и конфигурират Kubernetes, Kubeflow и друга необходима софтуера в AWS.
• Използват EKS (Elastic Kubernetes Service) за улесняване на работата по инициализирането на кластър Kubernetes в AWS.
• Създават и разгъват пайплайн на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в продажба.
• Обучават и разгъват TensorFlow ML модели върху няколко GPU и машини, работящи посредством паралелна обработка.
• Използват други управляеми услуги на AWS за разширяване на приложение за машино-обучение.

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.

Kubeflow е отворен източник платформа, направена за оптимизиране на създаването, обучаването и разграждането на машинно самообучение зареждане в Kubernetes.

Това управляемо обучение (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на ниво начинаещ до среден, които искат да изграждат надежди ML работни потоци с Kubeflow.

След завършването на това обучение, участниците ще придобият уменията да:

• Навигирам в екосистемата Kubeflow и нейните основни компоненти.
• Изграждаме възпроизводими работни потоци с Kubeflow Pipelines.
• Провеждаме масштабиращи се задания за обучение в Kubernetes.
• Разграждаме машинни модели ефективно, използвайки Kubeflow Serving.

Формат на курса

• Ръководени презентации и колаборативни дискусии.
• Практически лаборатории с реални компоненти на Kubeflow.
• Приложни упражнения за изграждане на цели ML работни потоци.

Опции за персонализация на курса

• Персонализирани версии на това обучение могат да бъдат организирани, за да се подобрят според технологичния стек и проектните изисквания на вашата команда.

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.
• 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 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.

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.