Cursuri de pregatire Kubeflow pe AWS

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de AI și oamenilor de știință de date de nivel avansat, cu experiență intermediară sau 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 gestionarea versiunilor de modele.
• Implementa modele DeepSeek pe infrastructură cloud și on-premise.
• Monitoriza, întreține și scala soluții de AI în mod eficient.

Acest training condus de un instructor, live în România (la fața locului sau la distanță) este destinat inginerilor care doresc să implementeze și să gestioneze dispozitive IoT pe AWS.

La finalul acestui training, participanții vor putea construi o platformă IoT care include implementarea și gestionarea unui backend, a unui gateway și a dispozitivelor pe AWS.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să instaleze, să configureze și să gestioneze capacitățile AWS IoT Greengrass pentru a crea aplicații pentru diverse dispozitive.

La finalul acestui training, participanții vor putea folosi AWS IoT Greengrass pentru a construi, implementa, gestiona, securiza și monitoriza aplicații pe dispozitive inteligente.

Acest training condus de un instructor, live în România (la fața locului sau la distanță), este destinat dezvoltatorilor care doresc să utilizeze AWS Lambda pentru a construi și a implementa servicii și aplicații în cloud, fără a fi nevoie să se preocupe de provisioning-ul mediului de execuție (servere, VM-uri și containere, disponibilitate, scalabilitate, stocare etc.).

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze AWS Lambda pentru a executa o funcție.
• Să înțeleagă FaaS (Functions as a Service) și avantajele dezvoltării serverless.
• Să construiască, să încarce și să execute funcții AWS Lambda.
• Să integreze funcții Lambda cu diferite surse de evenimente.
• Să împacheteze, să implementeze, să monitorizeze și să depaneze aplicații bazate pe Lambda.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea practicilor DevOps și să îmbunătățească procesele de dezvoltare folosind AWS Cloud9.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să personalizeze AWS Cloud9 pentru fluxurile de lucru DevOps.
• Să implementeze fluxuri de integrare și livrare continuă (CI/CD).
• Să automatizeze procesele de testare, monitorizare și implementare folosind AWS Cloud9.
• Să integreze servicii AWS precum Lambda, EC2 și S3 în fluxurile de lucru DevOps.
• Să utilizeze sisteme de control al surselor precum GitHub sau GitLab în cadrul AWS Cloud9.

Docker este o platformă de containerizare utilizată pentru a construi medii reproducibile, portabile și scalabile pentru sistemele de învățare automată (ML).

Această sesiune de training condusă de un instructor (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor tehnici de nivel intermediar până la avansat care doresc să containerizeze și să operationalizeze pipeline-uri complete de ML folosind Docker.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Containeriza sarcini de antrenament, validare și inferență pentru ML.
• Proiecta și orchestra pipeline-uri de ML de la A la Z folosind Docker și alte instrumente de suport.
• Implementa versiuni, reproductibilitate și CI/CD pentru componentele ML.
• Deploya, monitoriza și scala servicii 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 A la Z.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru training personalizat aliniat nevoilor specifice de infrastructură ML, vă rugăm să ne contactați pentru a discuta opțiunile.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să învețe cum să construiască, să implementeze și să mențină eficient aplicații serverless pe AWS Cloud9 și AWS Lambda.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale arhitecturii serverless.
• Să configureze AWS Cloud9 pentru dezvoltarea aplicațiilor serverless.
• Să dezvolte, să testeze și să implementeze aplicații serverless folosind AWS Lambda.
• Să integreze AWS Lambda cu alte servicii AWS, cum ar fi API Gateway și S3.
• Să optimizeze aplicațiile serverless pentru performanță și eficiență de cost.

Rezumat:

• Bazele arhitecturii și funcțiilor IoT
• „Lucruri”, „Senzori”, Internet și maparea între funcțiile de afaceri ale IoT
• Elementele esențiale ale componentelor software IoT - hardware, firmware, middleware, cloud și aplicații mobile
• Funcții IoT - Manager de flotă, Vizualizare de date, FM și DV bazate pe SaaS, alertă/alarmă, înregistrarea senzorilor, înregistrarea „lucrurilor”, geo-fencing
• Bazele comunicării dispozitivelor IoT cu cloud-ul folosind MQTT.
• Conectarea dispozitivelor IoT la AWS folosind MQTT (AWS IoT Core).
• Conectarea AWS IoT Core cu funcția AWS Lambda pentru calcul și stocare de date.
• Conectarea Raspberry PI la AWS IoT Core și comunicarea simplă de date.
• Alertă și evenimente
• Calibrarea senzorilor

Rezumat:

• Bazele arhitecturii și funcțiilor IoT
• „Lucruri”, „Senzoare”, Internetul și maparea între funcțiile de afaceri ale IoT
• Componentele esențiale ale software-ului IoT - hardware, firmware, middleware, cloud și aplicații mobile
• Funcții IoT - Manager de flotă, Vizualizare de date, FM și DV bazate pe SaaS, alertă/alarmă, înregistrarea senzorilor, înregistrarea „lucrurilor”, geo-fencing
• Bazele comunicării dispozitivelor IoT cu cloud-ul folosind MQTT.
• Conectarea dispozitivelor IoT la AWS folosind MQTT (AWS IoT Core).
• Conectarea AWS IoT Core cu funcția AWS Lambda pentru calcul și stocare de date folosind DynamoDB.
• Conectarea Raspberry PI cu AWS IoT Core și comunicare simplă de date.
• Lucru practic cu Raspberry PI și AWS IoT Core pentru a construi un dispozitiv inteligent.
• Vizualizarea datelor senzorilor și comunicarea cu interfața web.

Acest training condus de un instructor, live în România (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 folosind AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• 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 lansa și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construi sarcini de antrenament ML, ajustare de hiperparametri și servire pe mai multe platforme.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor care doresc să implementeze sarcini de învățare automată în cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe Azure.
• Utiliza Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica inițializarea unui cluster Kubernetes pe Azure.
• Crea și implementa un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
• Antrena și implementa modele ML TensorFlow pe mai multe GPU-uri și mașini care rulează în paralel.
• Folosi alte servicii gestionate AWS pentru a extinde o aplicație ML.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să depășească construirea modelelor ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura MLflow și bibliotecile și framework-urile ML aferente.
• Înțelege importanța urmăririi, reproductibilității și implementabilității unui model ML.
• Implementa modele ML pe diferite platforme cloud publice, platforme sau servere on-premise.
• Scala procesul de implementare ML pentru a acomoda mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
• Configura un registru central pentru a experimenta, reproduce și implementa modele ML.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată inginerilor care doresc să evalueze abordările și instrumentele disponibile astăzi pentru a lua o decizie inteligentă în ceea ce privește adoptarea MLOps în organizația lor.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Instala și configura diverse cadre și instrumente MLOps.
• Să formeze echipa potrivită, cu abilitățile necesare pentru construirea și susținerea unui sistem MLOps.
• Să pregătească, valideze și versionizeze datele pentru utilizarea de către modelele ML.
• Să înțeleagă componentele unui ML Pipeline și instrumentele necesare pentru a construi unul.
• Să experimenteze cu diferite cadre și servere de învățare automată pentru implementarea în producție.
• Să operationalizeze întregul proces de Învățare Automată astfel încât să fie reproducibil și 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, activele și altele.
• Să implementeze modele de învățare automată gata pentru producție oriunde.

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

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel intermediar care doresc să construiască pipeline-uri MLOps automate și scalabile pe Kubernetes.

După parcurgerea acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Proiecteze pipeline-uri CI/CD de la cap la cap pentru învățarea automată.
• Implementeze fluxuri de lucru GitOps pentru implementarea și versionarea modelelor.
• Automatizeze antrenarea, testarea și ambalarea modelelor ML.
• Integreze strategii de monitorizare, alertare și rollback.

Formatul cursului

• Prezentări ghidate de instructor și analize tehnice aprofundate.
• Exerciții practice care construiesc fluxuri de lucru CI/CD din lumea reală.
• Practică în laborator live pentru implementarea sarcinilor ML pe Kubernetes.

Opțiuni de personalizare a cursului

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