Cursuri de pregatire Kubeflow pe AWS

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de AI și oamenilor de știință de date de nivel avansat cu experiență intermediară-avansată, care doresc să îmbunătățească performanța modelelor DeepSeek, să minimizeze latența și să implementeze soluții de AI eficient, folosind practici moderne MLOps.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Optimiza modelele DeepSeek pentru eficiență, acuratețe și scalabilitate.
• Implementa cele mai bune practici pentru MLOps și versiunile modelelor.
• Implementa modelele DeepSeek pe infrastructuri cloud și on-premise.
• Monitoriza, întreține și scala soluțiile de AI în mod eficient.

Acest training condus de un instructor, în direct în Moldova (la fața locului sau la distanță) este destinat inginerilor care doresc să implementeze și să gestioneze dispozitive IoT pe AWS.

La finalul acestui training, participanții vor putea construi o platformă IoT care include implementarea și gestionarea unui backend, a unui gateway și a dispozitivelor pe AWS.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să instaleze, să configureze și să gestioneze capacitățile AWS IoT Greengrass pentru a crea aplicații pentru diverse dispozitive.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea utiliza AWS IoT Greengrass pentru a construi, implementa, gestiona, securiza și monitoriza aplicații pe dispozitive inteligente.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (la fața locului sau la distanță), este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească AWS Lambda pentru a construi și a implementa servicii și aplicații în cloud, fără a fi nevoie să se preocupe de alocarea mediului de execuție (servere, VM-uri și containere, disponibilitate, scalabilitate, stocare etc.).

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Configura AWS Lambda pentru a executa o funcție.
• Înțelege FaaS (Funcții ca Serviciu) și avantajele dezvoltării fără server.
• Construi, încărca și executa funcții AWS Lambda.
• Integra funcții Lambda cu diferite surse de evenimente.
• Împacheta, implementa, monitoriza și depana aplicații bazate pe Lambda.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea practicilor DevOps și să îmbunătățească procesele de dezvoltare folosind AWS Cloud9.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să personalizeze AWS Cloud9 pentru fluxurile de lucru DevOps.
• Să implementeze fluxuri de integrare și livrare continuă (CI/CD).
• Să automatizeze procesele de testare, monitorizare și implementare folosind AWS Cloud9.
• Să integreze servicii AWS precum Lambda, EC2 și S3 în fluxurile de lucru DevOps.
• Să utilizeze sisteme de control al surselor precum GitHub sau GitLab în cadrul AWS Cloud9.

Docker este o platformă de containerizare utilizată pentru a construi medii reproducibile, portabile și scalabile pentru sistemele de învățare automată (ML).

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor tehnici de nivel intermediar și avansat care doresc să containerizeze și să operationalizeze pipeline-uri complete de ML folosind Docker.

La finalizarea acestei formări, participanții vor putea:

• Containeriza sarcinile de antrenament, validare și inferență ML.
• Proiecta și orchestrează pipeline-uri ML de la început până la sfârșit folosind Docker și instrumente de suport.
• Implementa versionarea, reproductibilitatea și CI/CD pentru componentele ML.
• Implementa, monitoriza și scală serviciile ML în medii containerizate.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive susținute de demonstrații practice.
• Exerciții practice concentrate pe construirea componentelor reale ale pipeline-urilor ML.
• Implementare live-lab pentru fluxuri de lucru containerizate de la început până la sfârșit.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru o formare personalizată în funcție de nevoile specifice de infrastructură ML, vă rugăm să ne contactați pentru a discuta opțiunile.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să învețe cum să construiască, să implementeze și să întrețină eficient aplicații serverless pe AWS Cloud9 și AWS Lambda.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale arhitecturii serverless.
• Să configureze AWS Cloud9 pentru dezvoltarea aplicațiilor serverless.
• Să dezvolte, să testeze și să implementeze aplicații serverless folosind AWS Lambda.
• Să integreze AWS Lambda cu alte servicii AWS, cum ar fi API Gateway și S3.
• Să optimizeze aplicațiile serverless pentru performanță și eficiență costurilor.

Rezumat:

• Bazele arhitecturii și funcțiilor IoT
• „Lucruri”, „Senzoare”, Internetul și maparea între funcțiile de afaceri ale IoT
• Componentele esențiale ale software-ului IoT - hardware, firmware, middleware, cloud și aplicații mobile
• Funcții IoT - Manager de flotă, Vizualizare de date, FM și DV bazate pe SaaS, alertă/alarmă, înregistrarea senzorilor, înregistrarea „lucrurilor”, geo-fencing
• Bazele comunicării dispozitivelor IoT cu cloud-ul folosind MQTT.
• Conectarea dispozitivelor IoT la AWS folosind MQTT (AWS IoT Core).
• Conectarea AWS IoT Core cu funcția AWS Lambda pentru calcul și stocare de date folosind DynamoDB.
• Conectarea Raspberry PI cu AWS IoT Core și comunicare simplă de date.
• Lucru practic cu Raspberry PI și AWS IoT Core pentru a construi un dispozitiv inteligent.
• Vizualizarea datelor senzorilor și comunicarea cu interfața web.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze Kubeflow local și în cloud folosind AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Construiască, implementeze și gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Ruleze întregi pipeline-uri de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Folosească Kubeflow pentru a crea și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiască sarcini de antrenament ML, ajustare de hiperparametri și servire pe multiple platforme.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat inginerilor care doresc să implementeze sarcini de învățare automată pe cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubernetes, Kubeflow și alte software necesare pe Azure.
• Utiliza Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica procesul de inițializare a unui cluster Kubernetes pe Azure.
• Crea și implementa o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
• Antrena și implementa modele ML TensorFlow pe mai multe GPU și mașini care funcționează în paralel.
• Folosi alte servicii gestionate AWS pentru a extinde o aplicație ML.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să meargă dincolo de construirea modelelor ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura MLflow și bibliotecile și framework-urile ML conexe.
• Aprecia importanța urmăririi, reproducibilității și implementabilității unui model ML.
• Implementa modele ML pe diferite cloud-uri publice, platforme sau servere on-premise.
• Scala procesul de implementare ML pentru a găzdui mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
• Configura un registru central pentru a experimenta, reproduce și implementa modele ML.

Această formare condusă de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată inginerilor care doresc să evalueze abordările și instrumentele disponibile astăzi pentru a lua o decizie inteligentă în privința adoptării MLOps în organizația lor.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Instala și configura diverse framework-uri și instrumente MLOps.
• Alcătui echipa potrivită cu abilitățile necesare pentru construirea și sprijinirea unui sistem MLOps.
• Pregăti, valida și versiona date pentru utilizarea de către modelele ML.
• Înțelege componentele unui Pipeline ML și instrumentele necesare pentru a construi unul.
• Experimenta cu diferite framework-uri și servere de învățare automată pentru implementarea în producție.
• Operaționalizează întregul proces de Învățare Automată astfel încât să fie reproducibil și ușor de întreținut.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de învățare automată care doresc să utilizeze Azure Machine Learning și Azure DevOps pentru a facilita practicile MLOps.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să construiască fluxuri de lucru reproducibile și modele de învățare automată.
• Să gestioneze ciclul de viață al învățării automate.
• Să urmărească și să raporteze istoricul versiunilor modelelor, active și altele.
• Să implementeze modele de învățare automată gata pentru producție oriunde.

MLOps pe Kubernetes este un cadru pentru automatizarea antrenării, validării, împachetării și implementării modelelor de învățare automată folosind pipele containerizate și fluxuri de lucru GitOps.

Acest training ghidat de instructori, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel intermediar care doresc să construiască pipele MLOps automate și scalabile pe Kubernetes.

După parcurgerea acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Proiecteze pipele CI/CD de la cap la cap pentru învățarea automată.
• Implementeze fluxuri de lucru GitOps pentru implementarea și versionarea modelelor.
• Automatizeze antrenarea, testarea și împachetarea modelelor ML.
• Integreze strategii de monitorizare, alertă și revenire la o versiune anterioară.

Formatul cursului

• Prezentări ghidate de instructori și analize tehnice aprofundate.
• Exerciții practice care construiesc fluxuri de lucru CI/CD din lumea reală.
• Practică live în laborator pentru implementarea sarcinilor ML pe Kubernetes.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Organizațiile pot solicita conținut personalizat aliniat cu instrumentele și infrastructura lor MLOps interne.