Explorati cursurile noastre

Kubeflow on AWS

 28 ore
Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru pe un server AWS EC2. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
  • Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe AWS.
    • .
  • Utilizați EKS (Elastic Kubernetes Service) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe AWS.
    • .
  • Creați și implementați un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
    • .
  • Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
    • .
  • Utilizați alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.
    • .
Citește mai mult...

Kubeflow on Azure

 28 ore
Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru în cloud-ul Azure. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
  • Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe Azure.
  • Utilizați Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe Azure.
    • .
  • Creați și implementați o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
    • .
  • Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
    • .
  • Utilizați alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.
    • .
Citește mai mult...

Kubeflow on GCP

 28 ore
Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru pe Google Cloud Platform (GCP). La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
  • Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe GCP și GKE.
    • .
  • Utilizați GKE (Kubernetes Kubernetes Kubernetes Engine) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe GCP.
    • .
  • Creați și implementați o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
    • .
  • Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
    • .
  • Aprovizionați alte servicii GCP pentru a extinde o aplicație ML.
    • .
Citește mai mult...

Kubeflow on IBM Cloud

 28 ore
Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru pe IBM Cloud Kubernetes Service (IKS). La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
  • Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
    • .
  • Utilizați IKS pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe IBM Cloud.
    • .
  • Creați și implementați o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
    • .
  • Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
    • .
  • Aprovizionați alte servicii IBM Cloud pentru a extinde o aplicație ML.
    • .
Citește mai mult...

MLOps: CI/CD for Machine Learning

 35 ore
Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să evalueze abordările și instrumentele disponibile în prezent pentru a lua o decizie inteligentă privind calea de urmat în adoptarea MLOps în cadrul organizației lor.La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
  • Să instaleze și să configureze diverse cadre și instrumente MLOps.
  • Să formeze echipa potrivită, cu competențele potrivite pentru construirea și susținerea unui sistem MLOps.
  • Să pregătească, să valideze și să versioneze datele pentru a fi utilizate de modelele ML.
  • Înțelegerea componentelor unei conducte ML și a instrumentelor necesare pentru a construi una.
  • Experimentarea cu diferite cadre și servere de învățare automată pentru implementarea în producție.
  • Operaționalizarea întregului proces Machine Learning astfel încât acesta să poată fi reprodus și întreținut.
Citește mai mult...

MLOps for Azure Machine Learning

 14 ore
Această formare live (online sau la fața locului), condusă de un instructor, se adresează inginerilor în domeniul învățării automate care doresc să utilizeze Azure Machine Learning și Azure DevOps pentru a facilita practicile MLOps.Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
  • Să construiască fluxuri de lucru și modele de învățare automată reproductibile.
  • Să gestioneze ciclul de viață al învățării automate.
  • Să urmărească și să raporteze istoricul versiunii modelului, activele și multe altele.
  • Să implementeze oriunde modele de învățare automată pregătite pentru producție.
Citește mai mult...

MLflow

 21 ore
Această instruire live (online sau la fața locului), susținută de un instructor, se adresează cercetătorilor în domeniul datelor care doresc să meargă dincolo de construirea de modele ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:
  • Instalați și configurați MLflow și bibliotecile și cadrele ML conexe.
  • Să aprecieze importanța trasabilității, reproductibilității și capacității de implementare a unui model ML
  • Să implementeze modele ML în diferite cloud-uri publice, platforme sau servere on-premise.
  • Scalați procesul de implementare ML pentru a găzdui mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
  • Crearea unui registru central pentru experimentarea, reproducerea și implementarea modelelor ML.
Citește mai mult...

Kubeflow

 35 ore
Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
  • Să instaleze și să configureze Kubeflow în incintă și în cloud utilizând AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
  • Să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
  • Rulați conducte întregi de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
  • Utilizarea Kubeflow pentru a genera și gestiona notebook-uri Jupyter.
  • Construiți instruiri ML, reglarea hiperparametrilor și servirea sarcinilor de lucru pe mai multe platforme.
Citește mai mult...

Kubeflow Fundamentals

 28 ore
Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
  • Să instaleze și să configureze Kubeflow în incintă și în cloud.
  • Să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
  • Să ruleze conducte întregi de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
  • Utilizarea Kubeflow pentru a genera și gestiona notebook-uri Jupyter.
  • Construiți instruiri ML, reglarea hiperparametrilor și servirea sarcinilor de lucru pe mai multe platforme.
Citește mai mult...

Kubeflow on OpenShift

 28 ore
Această instruire live (online sau la fața locului), condusă de un instructor, se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru într-un OpenShift cloud on-premise sau hibrid.
  • La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
  • Să instaleze și să configureze Kubernetes și Kubeflow pe un cluster OpenShift.
  • Să utilizeze OpenShift pentru a simplifica activitatea de inițializare a unui cluster Kubernetes.
  • Să creeze și să implementeze un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
  • Pregătiți și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPUs și mașini care rulează în paralel.
  • Apelarea serviciilor cloud publice (de exemplu, serviciile AWS) din OpenShift pentru a extinde o aplicație ML.
Citește mai mult...

Last Updated:

Mărturii(2)

the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL

Curs - MLflow

I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life™

Curs - Kubeflow

Upcoming Courses

Other regions in Moldova

Other Countries

Aceste cursuri sunt disponibile si in alte tari.

Consultanță

MLOps Consultanță
Sfarsit de saptamana MLOps Cursuri, Seara MLOps Training, MLOps Camp, MLOps Cu instructor, Sfarsit de saptamana MLOps Training, Seara MLOps Cursuri, MLOps Coaching, MLOps Instructor, MLOps Trainer, MLOps Cursuri, MLOps Clase, MLOps Pe pagina, MLOps curs privat, MLOps one on one training