MLOps Formare în Moldova

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.

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.

Kubeflow este o platformă open-source concepută pentru a simplifica construirea, antrenarea și implementarea sarcinilor de învățare automată pe Kubernetes.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de la nivel începător până la intermediar care doresc să construiască fluxuri de lucru ML fiabile folosind Kubeflow.

La finalizarea acestui training, participanții vor dobândi abilitățile de a:

• Naviga în ecosistemul și componentele de bază ale Kubeflow.
• Construi fluxuri de lucru reproducibile cu Kubeflow Pipelines.
• Rula joburi de antrenament scalabile pe Kubernetes.
• Servi modele de învățare automată eficient folosind Kubeflow Serving.

Formatul Cursului

• Prezentări ghidate și discuții collaborative.
• Laboratoare practice cu componente reale ale Kubeflow.
• Exerciții practice pentru construirea fluxurilor de lucru ML de la un capăt la altul.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pot fi aranjate versiuni personalizate ale acestui training pentru a se alinia cu tehnologia și cerințele proiectului echipei dumneavoastră.

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 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 putea:

• Instala și configura Kubeflow on-premise și în cloud.
• Construi, implementa și gestiona fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Rula întregi pipeline-uri de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Folosi Kubeflow pentru a crea și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construi sarcini de antrenament ML, ajustare de hiperparametri și servire pe multiple platforme.

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.