Cursuri de pregatire Docker pentru MLOps: Containerizarea Pipeline-urilor de la Sfârșit la Sfârșit

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor AI de nivel avansat și cercetătorilor de date cu experiență de la intermediară la avansată care doresc să îmbunătățească performanța modelului DeepSeek, să minimizeze latența și să implementeze eficient soluții AI utilizând practici MLOps moderne.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Optimizarea modelelor DeepSeek pentru eficiență, acuratețe și scalabilitate.
• Să implementeze cele mai bune practici pentru MLOps și versionarea modelelor.
• Să implementeze modele DeepSeek pe infrastructura cloud și on-premise.
• Monitorizarea, întreținerea și scalarea eficientă a soluțiilor AI.

Docker este o platformă pentru dezvoltatori și sysadmins pentru a menține aplicațiile distribuite. Se compune dintr-un runtime pentru a rula containerele și un serviciu pentru partajarea containerelor.

Cu aplicația de andocare aceeași aplicație poate rula neschimbată pe laptop-uri, servere dedicate și servere virtuale.

Acest curs invită la utilizarea de bază a programului Docker, util atât pentru dezvoltatori, cât și pentru administratorii de sistem. Cursul include o mulțime de mâini pe exerciții și participanții se vor practica în mediul propriu Docker și își vor construi propriile imagini Docker în cele două zile.

Scopul acestui curs practic este de a oferi toate instrumentele care abordează aspectele practice ale Docker și Kubernetes, astfel încât participanții să beneficieze de competențele necesare pentru gestionarea corectă a programului.

Obiective ale formării: Acquirete competențe teoretice și operaționale asupra Docker și Kubernetes.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (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.

Această instruire condusă de instructor (online sau prezențial) se adresează inginerilor care doresc să dezvolte sarcini de Machine Learning pe un server AWS EC2.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubernetes, Kubeflow și alte software necesare pe AWS.
• Folosi EKS (Elastic Kubernetes Service) pentru a simplifica inițializarea unui cluster Kubernetes pe AWS.
• Creați și implementați o pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelilor ML în producție.
• Invațați și implementați modele de ML TensorFlow pe mai multe GPU-uri și mașini care rulează în paralel.
• Exploatați alte servicii gestionate AWS pentru a extinde o aplicație ML.

Această instruire condusă de instructor (online sau în locație) se adresează inginerilor care doresc să implementeze sarcini de Machine Learning pe cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestei instruiți, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze Kubernetes, Kubeflow și alte software necesare pe Azure.
• Folosească Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe Azure.
• Creeze și implementeze o pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
• Antreneze și implementeze modele TensorFlow ML pe mai multe GPU-uri și mașini care rulează în paralel.
• Lucrască cu alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.

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

Această instruire condusă de instructor (online sau pe fața locului) este destinată profesionistilor la nivel începător până la intermediar care doresc să construiască fluxuri de lucru ML fiabile folosind Kubeflow.

La finalizarea acestei instruirile, participanții vor dobândi abilitatea de a:

• Naviga în ecosistemul Kubeflow și componente principale.
• Construi fluxuri de lucru reproduceabile folosind Kubeflow Pipelines.
• Executa sarcini de instruire scalabile pe Kubernetes.
• Implementa modele de învățare automată eficient folosind Kubeflow Serving.

Formatul Cursului

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

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Versiuni personalizate ale acestei instruiri pot fi organizate pentru a se alinia cu stiva tehnologică și cerințele proiectelor echipei dumneavoastră.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (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.

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.

Această instruire cu instructor în România (online sau on-site) este adresată inginerilor care doresc să evalueze abordările și instrumentele disponibile astăzi pentru a lua decizii inteligente privind calea de urmat în adoptarea MLOps în organizația lor.

La finalul acestei instruirilor, participanții vor putea:

• Instala și configura diferite cadre și instrumente MLOps.
• Alege echipele potrivite cu abilități adecvate pentru construirea și susținerea unui sistem MLOps.
• Pregăti, valida și gestioneze versiunile datelor pentru a fi utilizate de modele ML.
• Înțelege componente-le unui Pipeline ML și instrumentele necesare pentru construirea acestuia.
• Experimenta cu diferite cadre și servere de învățare automată pentru a fi implementate în producție.
• Operaționaliza întregul proces de Machine Learning astfel încât să fie reproducibil și menținut.

Această instruire cu instructor, live (online sau în locație), este destinată inginerilor de machine learning care doresc să folosească Azure Machine Learning și Azure DevOps pentru a facilita practicile MLOps.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Construi fluxuri de lucru și modele de machine learning reproducibile.
• Gestiona ciclul de viață al machine learning-ului.
• Urmați și raportați istoricul versiunilor modelului, activele și multe altele.
• Detașați modele de machine learning gata pentru producție oriunde.

MLOps pe Kubernetes este un cadru de lucru pentru automatizarea instruirii, validării, ambalării și implementării modelelor de machine learning folosind pipeline-uri containerizate și fluxuri de lucru GitOps.

Această instruire condusă de instructor (online sau în locație) este destulă practicanților cu un nivel intermediar care doresc să construiască pipeline-uri MLOps automatizate și scalabile pe Kubernetes.

După finalizarea acestei instruirile, participanții vor fi pregătiți pentru a:

• Proiecta pipeline-uri CI/CD de cap la coadă pentru machine learning.
• Implementa fluxuri de lucru GitOps pentru implementarea și versiunarea modelelor.
• Automatiza instruirea, testarea și ambalarea modelelor ML.
• Integrați monitorizarea, alertele și strategiile de rollback.

Formatul Cursului

• Prezentări conduse de instructor și explorări tehnice aprofundate.
• Exerciții practice care construiesc fluxuri de lucru CI/CD din lumea reală.
• Practică live-lab pentru implementarea sarcinilor ML pe Kubernetes.

Opțiuni de Personalizare ale Cursului

• Organizațiile pot solicita conținut personalizat aliniat cu instrumentele lor interne MLOps și infrastructura.