MLOps Kurs i Örebro

Denna instruktionsledda, liveutbildning i Örebro (online eller på plats) riktar sig till AI-ingenjörer och datavetare på avancerad nivå med mellan- till avancerad erfarenhet som vill förbättra prestandan för DeepSeek-modeller, minimera latens och effektivt distribuera AI-lösningar med hjälp av moderna MLOps-praxis.

Innan utbildningen är slut kommer deltagarna att kunna:

• Optimera DeepSeek-modeller för effektivitet, noggrannhet och skalbarhet.
• Implementera bästa praxis för MLOps och modellversionering.
• Distribuera DeepSeek-modeller på moln- och lokala infrastruktur.
• Övervaka, underhålla och skala AI-lösningar effektivt.

MLOps på Kubernetes är ett ramverk för att automatisera tränandet, valideringen, packningen och distributionen av maskininlärningsmodeller med behjälp av containrar och GitOps-arbetsflöden.

Denna handledareledd, liveutbildning (online eller på plats) riktas till mellannivåpraktiker som vill skapa automatiserade, skalbara MLOps-pipeliner på Kubernetes.

Efter att ha avslutat denna utbildning kommer deltagarna att vara rustade för att:

• Utforma slutna CI/CD-pipeliner för maskininlärning.
• Implementera GitOps-arbetsflöden för modelldeploy och versionhantering.
• Automatisera tränandet, testningen och packningen av ML-modeller.
• Integrera övervakning, aviseringar och återställningsstrategier.

Kursformat

• Handledareledda presentationer och tekniska djupdykningar.
• Praktiska övningar som bygger på verkliga CI/CD-arbetsflöden.
• Live-lab övningar för att distribuera ML-uppgifter till Kubernetes.

Kursanpassningsalternativ

• Organisationer kan begära anpassat innehåll som är alignerat med deras interna MLOps-verktyg och infrastruktur.

Kubeflow är en öppen källkodsplattform som är utformad för att förenkla byggen, träningen och distributionen av maskininlärningsarbetsbelastningar på Kubernetes.

Detta instruktörsvägledade, liveutbildning (online eller på plats) är riktat till nybörjare- till mellannivåprofessionella som vill bygga pålitliga ML-arbetsflöden med Kubeflow.

När denna utbildning är avslutad kommer deltagarna att ha fått färdigheterna för att:

• Navigera Kubeflows ekosystem och kärnkomponenter.
• Bygga reproducerbara arbetsflöden med Kubeflow Pipelines.
• Kör skalbara träningsjobb på Kubernetes.
• Distribuera maskininlärningsmodeller effektivt med Kubeflow Serving.

Kursformat

• Guidade presentationer och samarbetsdiskussioner.
• Handson-laborationer med verkliga Kubeflow-komponenter.
• Praktiska övningar för att bygga slutna ML-arbetsflöden.

Kursanpassningsalternativ

• Anpassade versioner av denna utbildning kan arrangeras för att anpassa sig efter din teams teknologistack och projektbehov.

Docker är en containeriseringsplattform som används för att skapa återproducerbara, portabla och skalbara miljöer för ML-system.

Detta instruktörledda, liveutbildning (online eller på plats) är riktat till tekniska experter med mellan- till avancerad nivå som vill containerisera och driftsätta fullständiga ML-pipelines med Docker.

Vid slutförandet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Containerisera ML-träning, validering och inferensarbetsbelastningar.
• Utforma och orchestrera slut till slut ML-pipelines med Docker och stödjande verktyg.
• Implementera versionshantering, återproducerbarhet och CI/CD för ML-komponenter.
• Distribuera, övervaka och skalera ML-tjänster i containeriserade miljöer.

Kursformat

• Interaktiva föreläsningar som stöds av praktiska demonstrationer.
• Hantverksövningar fokuserade på att bygga riktiga ML-pipelinekomponenter.
• Live-lab-implementation för slut till slut containeriserade arbetsflöden.

Kursanpassningsalternativ

• För anpassad utbildning som är anpassad efter specifika ML-infrastrukturbehov, kontakta oss för att diskutera alternativ.

Denna handledareledd, live-träning i Örebro (online eller på plats) riktas till ingenjörer som vill utvärdera de tillgängliga metoderna och verktygen idag för att fatta ett intelligent beslut om vägen framåt vid införandet av MLOps inom deras organisation.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera olika MLOps-ramverk och verktyg.
• Sätta ihop rätt typ av team med de rätta kompetenserna för att konstruera och stödja ett MLOps-system.
• Förbereda, validera och versionera data för användning av ML-modeller.
• Fatta känsla för komponenterna i en ML-pipeline och de verktyg som behövs för att bygga en sådan.
• Experimentera med olika maskininlärningsramverk och servrar för distribution till produktion.
• Operationalisera hela maskininlärningsprocessen så att den är reproducerbar och underhållbar.