Oбучения по MLOps в Пловдив

Това обучение, водено от инструктор на живо в Пловдив (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.

MLOps върху Kubernetes е рамка за автоматизиране на обучението, валидирането, пакетирането и внедряването на модели за машинно обучение, използвайки контейнеризирани пътища и GitOps работни потоци.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към практикуващи на средно ниво, които желаят да изградят автоматизирани, мащабируеми MLOps пътища върху Kubernetes.

След завършване на обучението, участниците ще бъдат подготвени да:

• Проектират цялостни CI/CD пътища за машинно обучение.
• Внедряват GitOps работни потоци за внедряване и версиониране на модели.
• Автоматизират обучението, тестването и пакетирането на ML модели.
• Интегрират стратегии за мониторинг, известяване и връщане назад.

Формат на Курса

• Презентации, водени от инструктор, и задълбочени технически разглеждания.
• Практически упражнения, които изграждат реални CI/CD работни потоци.
• Практика в лабораторна среда на живо за внедряване на ML натоварвания в Kubernetes.

Опции за Персонализиране на Курса

• Организациите могат да заявят съдържание, съобразено с техните вътрешни MLOps инструменти и инфраструктура.

Kubeflow е платформа с отворен код, предназначена да оптимизира изграждането, обучението и внедряването на работни натоварвания за машинно обучение в Kubernetes.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от начинаещо до средно ниво, които желаят да изграждат надеждни работни процеси за машинно обучение, използвайки Kubeflow.

След завършване на това обучение, участниците ще придобият умения да:

• Навигират в екосистемата и основните компоненти на Kubeflow.
• Изграждат възпроизводими работни процеси с Kubeflow Pipelines.
• Изпълняват мащабируеми обучителни задачи в Kubernetes.
• Предоставят ефективно модели за машинно обучение чрез Kubeflow Serving.

Формат на курса

• Ръководени презентации и съвместни дискусии.
• Практически лабораторни упражнения с реални компоненти на Kubeflow.
• Практически задачи за изграждане на цялостни работни процеси за машинно обучение.

Опции за персонализиране на курса

• Могат да бъдат организирани персонализирани версии на това обучение, съобразени с технологичния стек и изискванията на вашия екип за проекта.

Docker е платформа за контейнеризация, използвана за изграждане на възпроизводими, преносими и мащабируеми среди за системи за машинно обучение (ML).

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е насочено към технически специалисти на средно и напреднало ниво, които искат да контейнеризират и въведат в експлоатация цялостни ML процеси с помощта на Docker.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Контейнеризират работни натоварвания за обучение, валидиране и извеждане на заключения (инференция) на ML модели.
• Проектират и оркестрират цялостни ML процеси от край до край, използвайки Docker и помощни инструменти.
• Внедрят версиониране, възпроизводимост и CI/CD за ML компоненти.
• Внедряват, наблюдават и мащабират ML услуги в контейнеризирани среди.

Формат на курса

• Интерактивни лекции, подкрепени с практически демонстрации.
• Практически упражнения, фокусирани върху изграждането на реални компоненти за ML процеси.
• Практическа лабораторна реализация на контейнеризирани работни потоци от край до край.

Опции за персонализиране на курса

• За персонализирано обучение, съобразено с конкретни нужди от ML инфраструктура, моля свържете се с нас, за да обсъдим възможностите.

Това обучение с инструктор на живо в Пловдив (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.