MLOps Kurs i Stockholm

Denna instruktionsledda, liveutbildning i Stockholm (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.

Den här instruktörsledda, direkta utbildningen i Stockholm (online eller på plats) är avsedd för utvecklare och datavetare som vill bygga, distribuera och hantera arbetsflöden för maskininlärning på Kubernetes.

När utbildningen är avslutad ska deltagarna kunna:

• Installera och konfigurera Kubeflow lokalt och i molnet.
• Bygga, distribuera och hantera ML-arbetsflöden baserade på Docker-containers och Kubernetes.
• Köra hela maskininlärningspipeline i olika arkitekturer och molnmiljöer.
• Använda Kubeflow för att skapa och hantera Jupyter-notebooks.
• Bygga arbetsbelastningar för ML-träning, hyperparameterjustering och servering över flera plattformar.

Denna handledareledd, live-träning i Stockholm (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.