Cursurile de formare MLOps live conduse de instructori online sau la fața locului demonstrează, prin practică interactivă, cum să utilizați instrumentele MLOps pentru a automatiza și optimiza implementarea și întreținerea sistemelor ML în producție. Instruirea MLOps este disponibilă ca „antrenament live online” sau „antrenament live la fața locului”. Instruirea live online (denumită în continuare „antrenament live la distanță”) se desfășoară prin intermediul unui desktop interactiv, la distanță . Instruirea live la fața locului poate fi efectuată local la sediul clienților în România sau în centrele de formare corporative NobleProg din România. NobleProg -- Furnizorul dvs. local de instruire
Machine Translated
MLOps Course Outlines
Numele cursului
Durata
Sinoptic
Numele cursului
Durata
Sinoptic
35 hours
MLOps este un set de instrumente și metodologii pentru a combina practicile Machine Learning și DevOps. Obiectivul MLOps este de a automatiza și de a optimiza implementarea și întreținerea sistemelor ML în producție.
Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este destinată inginerilor care doresc să evalueze abordările și instrumentele disponibile astăzi pentru a lua o decizie inteligentă pe calea înainte în adoptarea MLOps în cadrul organizației lor.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
-
Instalarea și configurarea diferitelor MLOps cadre și instrumente.
Asamblați tipul potrivit de echipă cu abilitățile potrivite pentru construirea și susținerea unui sistem MLOps.
Pregătiți, validați și versionați datele pentru utilizarea modelelor ML.
Înțelegeți componentele unui tub ML și instrumentele necesare pentru a construi unul.
Experimentarea cu diferite cadre și servere de învățare a mașinii pentru implementarea la producție.
Funcționează întregul proces Machine Learning astfel încât să fie reproducabil și sustenabil.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
28 hours
Kubeflow este un cadru pentru desfăşurarea încărcăturilor de lucru Machine Learning pe Kubernetes. TensorFlow este o bibliotecă de învățare automată și Kubernetes este o platformă de orchestrare pentru gestionarea aplicațiilor containerizate.
Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este destinată inginerilor care doresc să implementeze încărcături de lucru Machine Learning pe un server AWS EC2.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
-
Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software necesare pe AWS.
Utilizați EKS (Elastic Kubernetes Service) pentru a simplifica activitatea de inițializare a unui cluster Kubernetes pe AWS.
Creați și deplasați un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
Instruiți și deplasați TensorFlow modele ML pe mai multe GPUs și mașini care funcționează în paralel.
Livrați alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
28 hours
Kubeflow este un cadru pentru desfăşurarea încărcăturilor de lucru Machine Learning pe Kubernetes. TensorFlow este una dintre cele mai populare biblioteci de învățare automată. Kubernetes este o platformă de orchestrare pentru gestionarea aplicațiilor containerizate.
Această instruire condusă de instructori, formare live (online sau on-site) este destinată inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning încărcături de lucru în Azure cloud.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
-
Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software necesare pe Azure.
Utilizați Azure Kubernetes Serviciul (AKS) pentru a simplifica activitatea inițializării unui Kubernetes cluster pe Azure.
Creați și deplasați un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
Instruiți și deplasați TensorFlow modele ML pe mai multe GPUs și mașini care funcționează în paralel.
Livrați alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
28 hours
Kubeflow este un cadru pentru desfăşurarea încărcăturilor de lucru Machine Learning pe Kubernetes. TensorFlow este una dintre cele mai populare biblioteci de învățare automată. Kubernetes este o platformă de orchestrare pentru gestionarea aplicațiilor containerizate.
Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este destinată inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning încărcături de lucru pe Google Cloud Platform (GCP).
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
-
Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software necesare pe GCP și GKE.
Utilizați GKE (Kubernetes Kubernetes Motor) pentru a simplifica activitatea de inițializare a unui Kubernetes cluster pe GCP.
Creați și deplasați un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
Instruiți și deplasați TensorFlow modele ML pe mai multe GPUs și mașini care funcționează în paralel.
Oferă alte servicii GCP pentru a extinde o aplicație ML.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
28 hours
Kubeflow este un cadru pentru desfăşurarea încărcăturilor de lucru Machine Learning pe Kubernetes. TensorFlow este una dintre cele mai populare biblioteci de învățare automată. Kubernetes este o platformă de orchestrare pentru gestionarea aplicațiilor containerizate.
Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este destinată inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning încărcături de lucru în IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
-
Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software necesare pe IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
Utilizați IKS pentru a simplifica activitatea de inițializare a unui cluster Kubernetes pe IBM Cloud.
Creați și deplasați un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
Instruiți și deplasați TensorFlow modele ML pe mai multe GPUs și mașini care funcționează în paralel.
Livrați alte servicii IBM Cloud pentru a extinde o aplicație ML.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
35 hours
Kubeflow este un set de instrumente pentru a face Machine Learning (ML) pe Kubernetes ușor, portabil și scalabil. AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) este un serviciu gestionat de Amazon pentru a rula Kubernetes pe AWS.
Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este orientată către dezvoltatori și oameni de știință de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxurile de lucru de învățare cu mașină pe Kubernetes.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
-
Instalați și configurați Kubeflow pe premise și în cloud folosind AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Construiți, deplasați și gestionați fluxurile de lucru ML bazate pe Docker containere și Kubernetes.
Executați întregi pipelini de învățare a mașinilor în diferite arhitecturi și în mediile cloud.
Utilizarea Kubeflow pentru a spuna și a gestiona notebook-urile Jupyter.
Construiți formarea ML, tuningul hiperparametru și servind încărcăturile de lucru pe mai multe platforme.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
28 hours
Kubeflow este un cadru pentru desfăşurarea Machine Learning încărcături de lucru pe Kubernetes. TensorFlow este una dintre cele mai populare biblioteci de învățare automată. Kubernetes este o platformă de orchestrare pentru gestionarea aplicațiilor containerizate. OpenShift este o platformă de dezvoltare a aplicațiilor cloud care utilizează Docker containere, orchestrate și gestionate de Kubernetes, pe o fundație a Red Hat Enterprise Linux.
Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este destinată inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning încărcături de lucru într-un OpenShift cloud on-premise sau hibrid.
-
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Împărtăşiţi-vă şi împărtăşiţi-vă şi împărtăşiţi-vă şi împărtăşiţi-vă şi împărtăşiţi-vă şi împărtăşiţi-vă.
Utilizați OpenShift pentru a simplifica activitatea inițializării unui Kubernetes cluster.
Creați și deplasați un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
Instruiți și deplasați TensorFlow modele ML pe mai multe GPUs și mașini care funcționează în paralel.
Apelați serviciile cloud publice (de exemplu, serviciile AWS) din interior OpenShift pentru a extinde o aplicație ML.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
28 hours
Kubeflow este un set de instrumente pentru a face Machine Learning (ML) pe Kubernetes ușor, portabil și scalabil.
Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este orientată către dezvoltatori și oameni de știință de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxurile de lucru de învățare cu mașină pe Kubernetes.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
-
Instalați și configurați Kubeflow pe premise și în cloud.
Construiți, deplasați și gestionați fluxurile de lucru ML bazate pe Docker containere și Kubernetes.
Executați întregi pipelini de învățare a mașinilor în diferite arhitecturi și în mediile cloud.
Utilizarea Kubeflow pentru a spuna și a gestiona notebook-urile Jupyter.
Construiți formarea ML, tuningul hiperparametru și servind încărcăturile de lucru pe mai multe platforme.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Pentru a afla mai multe despre Kubeflow, vă rugăm să vizitați: https://github.com/kubeflow/kubeflow
21 hours
MLflow este o platformă de sursă deschisă pentru simplificarea și gestionarea ciclului de viață al învățării cu mașină. Acesta susține orice bibliotecă ML (învățarea cu mașină), algoritm, instrument de implementare sau limbă. Doar adăugați MLflow codului ML existent pentru a împărtăși codul prin orice bibliotecă ML utilizată în cadrul organizației dvs.
Această formare directă (online sau on-site) este destinată cercetătorilor de date care doresc să depășească modelele ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
-
Instalați și configurați MLflow și bibliotecile și cadrele ML conexe.
Apreciați importanța trasabilității, reproducabilității și deployabilității unui model ML
Dezvoltați modele ML la diferite cloud-uri publice, platforme sau servere on-premise.
Scalați procesul de implementare ML pentru a permite mai multor utilizatori să colaboreze pe un proiect.
Creați un registru central pentru a experimenta, a reproduce și a deplasa modele ML.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Last Updated:
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
