Онлайн обучение по MLOps в България

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към AI инженери и учени по данни на напреднало ниво с опит от средно до напреднало ниво, които желаят да подобрят производителността на DeepSeek моделите, да минимизират латентността и да внедряват ефективно AI решения, използвайки съвременни MLOps практики.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Оптимизират DeepSeek модели за ефективност, точност и мащабируемост.
• Прилагат най-добри практики за MLOps и управление на версиите на моделите.
• Внедряват DeepSeek модели в облачна и локална инфраструктура.
• Наблюдават, поддържат и мащабират ефективно AI решения.

Това обучение с водач, провеждано на живо на България (онлайн или на място), е предназначено за разработчици и учени в областта на данните, които искат да създават, разпространяват и управляват потоци за машинно обучение върху Kubernetes.

След завършването на обучението участниците ще бъдат в състояние да:

• Инсталират и конфигурират Kubeflow в локални среди и в облака.
• Създават, разпространяват и управляват ML потоци, базирани на Docker контейнери и Kubernetes.
• Изпълняват цели машинно-обучаващи пайплайни върху разнообразни архитектури и облачни среди.
• Използват Kubeflow за стартиране и управление на Jupyter ноутбъкове.
• Създават работни натоварвания за ML обучение, тюнинг на хиперпараметри и сервиране през множество платформи.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да оценят наличните днес подходи и инструменти, за да вземат интелигентно решение за пътя напред при възприемане на MLOps в тяхната организация.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да инсталират и конфигурират различни MLOps рамки и инструменти.
• Да сформират правилния тип екип с подходящите умения за изграждане и поддръжка на MLOps система.
• Да подготвят, валидират и версионират данни за използване от ML модели.
• Да разбират компонентите на един ML Pipeline и инструментите, необходими за изграждането му.
• Да експериментират с различни рамки за машинно обучение и сървъри за внедряване в продукционна среда.
• Да операционализират целия процес на машинно обучение, така че да бъде възпроизводим и поддържаем.