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 България или в корпоративните центрове за обучение на NobleProg в България. NobleProg -- Вашият местен доставчик на обучение
Machine Translated
MLOps Course Outlines
Име на Kурса
Продължителност
Общ преглед
Име на Kурса
Продължителност
Общ преглед
28 hours
Kubeflow Това е рамка за изпълнение Machine Learning работно натоварване на Kubernetes. TensorFlow е библиотека за машинно обучение и Kubernetes е оркестрационна платформа за управление на контейнерни приложения.
Това обучение, ръководено от инструктори, на живо (онлайн или онлайн) е насочено към инженери, които искат да разпределят Machine Learning работно натоварване на AWS EC2 сървър.
В края на обучението участниците ще могат да:
-
Инсталиране и конфигуриране на Kubernetes, Kubeflow и други необходими софтуер на AWS.
Използвайте EKS (Elastic Kubernetes Service) за опростяване на работата по инициализиране на Kubernetes кластер на AWS.
Създаване и внедряване на Kubernetes тръбопровод за автоматизиране и управление на ML модели в производството.
Тренирайте и разпространявайте TensorFlow ML модели на няколко GPU и машини, които работят паралелно.
Предоставяне на други услуги, управлявани от AWS, за да се разшири ML приложение.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
28 hours
Kubeflow е рамка за изпълнение Machine Learning работно натоварване на Kubernetes. TensorFlow е една от най-популярните библиотеки за машинно обучение. Kubernetes е оркестрационна платформа за управление на контейнерни приложения.
Това обучение, ръководено от инструктори, на живо (онлайн или онлайн) е насочено към инженери, които искат да разпределят Machine Learning работни натоварвания в Azure облак.
В края на обучението участниците ще могат да:
-
Инсталиране и конфигуриране на Kubernetes, Kubeflow и други необходими софтуер на Azure.
Използвайте Azure Kubernetes Услуга (AKS) за опростяване на работата на инициализиране на Kubernetes кластер на Azure.
Създаване и внедряване на Kubernetes тръбопровод за автоматизиране и управление на ML модели в производството.
Тренирайте и разпространявайте TensorFlow ML модели на няколко GPU и машини, които работят паралелно.
Предоставяне на други услуги, управлявани от AWS, за да се разшири ML приложение.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
28 hours
Kubeflow е рамка за изпълнение Machine Learning работно натоварване на Kubernetes. TensorFlow е една от най-популярните библиотеки за машинно обучение. Kubernetes е оркестрационна платформа за управление на контейнерни приложения.
Това обучение, ръководено от инструктори, на живо (онлайн или онлайн) е насочено към инженери, които искат да разпределят Machine Learning работни натоварвания на Google Cloud Platform (GCP).
В края на обучението участниците ще могат да:
-
Инсталиране и конфигуриране на Kubernetes, Kubeflow и други необходими софтуер на GCP и GKE.
Използвайте GKE (Kubernetes Kubernetes двигател) за опростяване на работата на инициализиране на Kubernetes кластер на GCP.
Създаване и внедряване на Kubernetes тръбопровод за автоматизиране и управление на ML модели в производството.
Трениране и разпространение на TensorFlow ML модели на няколко GPU и машини, които работят паралелно.
Предоставяне на други услуги на GCP за разширяване на ML приложение.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
28 hours
Kubeflow Това е рамка за изпълнение Machine Learning работно натоварване на Kubernetes. TensorFlow е една от най-популярните библиотеки за машинно обучение. Kubernetes е оркестрационна платформа за управление на контейнерни приложения.
Това обучение, ръководено от инструктори, на живо (онлайн или онлайн) е насочено към инженери, които желаят да внедрят Machine Learning работно натоварване в IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
В края на обучението участниците ще могат да:
-
Инсталиране и конфигуриране на Kubernetes, Kubeflow и други необходими софтуер на IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
Използвайте IKS, за да опростите работата по инициализиране на Kubernetes кластер в IBM Cloud.
Създаване и внедряване на Kubernetes тръбопровод за автоматизиране и управление на ML модели в производството.
Тренирайте и разпространявайте TensorFlow ML модели на няколко GPU и машини, които работят паралелно.
Предоставяне на други услуги на IBM Cloud, за да се разшири ML приложение.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
35 hours
MLOps е набор от инструменти и методи за комбиниране Machine Learning и DevOps практики. Целта на MLOps е да се автоматизира и оптимизира разпространението и поддръжката на ML системи в производството.
Това обучение, ръководено от инструктори (онлайн или онлайн) е насочено към инженери, които искат да оценят наличните днес подходи и инструменти, за да вземат интелигентно решение по пътя напред в приемането MLOps в рамките на своята организация.
В края на обучението участниците ще могат да:
-
Инсталиране и конфигуриране на различни MLOps рамки и инструменти.
Съберете правилния тип екип с подходящите умения за изграждане и поддържане на система MLOps.
Подготвяне, валидиране и версия на данните за използване от ML модели.
Разберете компонентите на МЛ тръбопровода и инструментите, необходими за изграждането му.
Експеримент с различни рамки за машинно обучение и сървъри за внедряване в производството.
Операционирайте целия Machine Learning процес, така че да бъде възпроизвеждаем и поддържаем.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
35 hours
Kubeflow е набор от инструменти за създаване на Machine Learning (ML) на Kubernetes лесен, преносим и скалиращ. AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) е услуга, управлявана от Amazon за изпълнение на Kubernetes на AWS.
Това обучение, ръководено от инструктори, на живо (онлайн или онлайн) е насочено към разработчици и учени на данни, които искат да изграждат, разпространяват и управляват работни потоци за машинно обучение на Kubernetes.
В края на обучението участниците ще могат да:
-
Инсталиране и конфигуриране Kubeflow на предварително и в облака с помощта на AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Изграждане, внедряване и управление на ML работни потоци въз основа на Docker контейнери и Kubernetes.
Извършете цели тръби за машинно обучение в различни архитектури и облачни среди.
Използвайте Kubeflow за пробиване и управление на Jupyter лаптопи.
Изграждане на обучение за ML, хиперпараметри и обслужване на работното натоварване на няколко платформи.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
28 hours
Kubeflow е рамка за изпълнение на работни натоварвания на машинно обучение в Kubernetes. TensorFlow е една от най-популярните библиотеки за машинно обучение. Kubernetes е платформа за оркестрация за управление на приложения в контейнери. OpenShift е платформа за разработка на облачни приложения, която използва Docker контейнери, оркестрирани и управлявани от Kubernetes, върху основата на Red Hat Enterprise Linux.Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да разположат работни натоварвания на машинно обучение в OpenShift локален или хибриден облак.
- До края на това обучение участниците ще могат да: Инсталират и конфигурират Kubernetes и Kubeflow на OpenShift клъстер. Използвайте OpenShift, за да опростите работата по инициализиране на Kubernetes клъстер. 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. Обадете се на обществени облачни услуги (напр. AWS услуги) от OpenShift, за да разширите ML приложение.
- Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
28 hours
Kubeflow е набор от инструменти за създаване на Machine Learning (ML) на Kubernetes лесен, преносим и скалиращ.
Това обучение, ръководено от инструктори, на живо (онлайн или онлайн) е насочено към разработчици и учени на данни, които искат да изграждат, разпространяват и управляват работни потоци за машинно обучение на Kubernetes.
В края на обучението участниците ще могат да:
-
Инсталиране и конфигуриране Kubeflow на предварително и в облака.
Изграждане, внедряване и управление на ML работни потоци въз основа на Docker контейнери и Kubernetes.
Извършете цели тръби за машинно обучение в различни архитектури и облачни среди.
Използвайте Kubeflow за пробиване и управление на Jupyter лаптопи.
Изграждане на обучение за ML, хиперпараметри и обслужване на работното натоварване на няколко платформи.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
За да научите повече за Kubeflow, моля посетете: https://github.com/kubeflow/kubeflow
21 hours
MLflow е платформа с отворен код за усъвършенстване и управление на жизнения цикъл на машинното обучение. Той поддържа всяка ML (машинно обучение) библиотека, алгоритъм, инструмент за внедряване или език. Просто добавете MLflow към съществуващия си ML код, за да споделите кода през всяка ML библиотека, която се използва в рамките на вашата организация.
Това обучение, ръководено от инструктори (онлайн или онлайн) е насочено към учени на данни, които искат да преминат извън изграждането на ML модели и да оптимизират процеса на създаване, проследяване и внедряване на ML модели.
В края на обучението участниците ще могат да:
-
Инсталиране и конфигуриране на MLflow и свързани с ML библиотеки и рамки.
Оценяване на значението на проследимостта, възпроизвеждаемостта и разпространението на модел ML
Разработване на ML модели на различни публични облаци, платформи или на предварителни сървъри.
Скалирайте процеса на внедряване на МЛ, за да подхождате на многобройни потребители, които си сътрудничат по проект.
Създаване на централен регистър за експериментиране, възпроизвеждане и внедряване на ML модели.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
Last Updated:
Other countries
Consulting
Online MLOps courses, Weekend MLOps courses, Evening MLOps training, MLOps boot camp, MLOps instructor-led, Weekend MLOps training, Evening MLOps courses, MLOps coaching, MLOps instructor, MLOps trainer, MLOps training courses, MLOps classes, MLOps on-site, MLOps private courses, MLOps one on one training
