Cursuri de pregatire Kubeflow pe AWS

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.

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

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să construiască o platformă IoT care include implementarea și gestionarea unui backend, a unui gateway și a unor dispozitive pe AWS.

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

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să utilizeze AWS IoT Greengrass pentru a crea, implementa, gestiona, securiza și monitoriza aplicații pe dispozitive inteligente.

Această formare live cu instructor în România (la fața locului sau la distanță) se adresează dezvoltatorilor care doresc să utilizeze AWS Lambda pentru a crea și implementa servicii și aplicații în cloud, fără a fi nevoiți să se preocupe de aprovizionarea mediului de execuție (servere, VM-uri și containere, disponibilitate, scalabilitate, stocare etc.).

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

• Să configureze AWS Lambda pentru a executa o funcție.
• Să înțeleagă FaaS (Functions as a Service) și avantajele dezvoltării fără server.
• Să construiască, să încarce și să execute funcții AWS Lambda.
• Să integreze funcțiile Lambda cu diferite surse de evenimente.
• Ambalarea, implementarea, monitorizarea și depanarea aplicațiilor bazate pe Lambda.

Acest training live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își aprofundeze înțelegerea practicilor DevOps și să eficientizeze procesele de dezvoltare utilizând AWS Cloud9.

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

• Să instaleze și să configureze AWS Cloud9 pentru fluxurile de lucru DevOps.
• Să implementeze conducte de integrare continuă și livrare continuă (CI/CD).
• Să automatizeze procesele de testare, monitorizare și implementare utilizând AWS Cloud9.
• Integrați serviciile AWS precum Lambda, EC2 și S3 în fluxurile de lucru DevOps.
• Utilizați 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 ML.

Această instruire condusă de un instructor (online sau în locație) este adresată profesioniștilor tehnicii de nivel intermediar până la avansat care doresc să containerizeze și operaționalizeze pipeline-urile ML complete folosind Docker.

La finalizarea acestei instruirile, participanții vor putea:

• Containeriza sarcinile de antrenare, validare și inferență ML.
• Proiectează și orchestrează pipeline-urile ML end-to-end folosind Docker și instrumente auxiliare.
• Implementează versiunarea, reproducibilitatea și CI/CD pentru componentele ML.
• Deployează, monitorizează și scalabilizează serviciile 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 end-to-end.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru instruire personalizată aliniată cu nevoile specifice ale infrastructurii ML, vă rugăm să ne contactați pentru a discuta opțiunile.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să învețe cum să construiască, să implementeze și să întrețină în mod eficient aplicații fără server pe AWS Cloud9 și AWS Lambda.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale arhitecturii serverless.
• Să configureze AWS Cloud9 pentru dezvoltarea aplicațiilor fără server.
• Să dezvolte, să testeze și să implementeze aplicații fără server utilizând AWS Lambda.
• Integrați AWS Lambda cu alte servicii AWS, cum ar fi API Gateway și S3.
• Optimizați aplicațiile fără server pentru performanță și eficiență a costurilor.

Sumar:

• Elemente de bază ale arhitecturii și funcțiilor IoT
• "Lucruri", "senzori", internet și corespondența dintre funcțiile de afaceri ale IoT
• Esența tuturor componentelor software IoT - hardware, firmware, middleware, cloud și aplicații mobile
• Funcții IoT - manager de flotă, vizualizarea datelor, FM și DV bazate pe SaaS, alertă/alarmă, conectarea senzorilor, conectarea "lucrurilor", geo-fencing
• Bazele comunicării dispozitivelor IoT cu cloud-ul cu MQTT.
• Conectarea dispozitivelor IoT la AWS cu MQTT (AWS IoT Core).
• Conectarea AWS IoT core cu AWS Lambda funcție pentru calcul și stocare de date.
• Conectarea Raspberry PI cu AWS IoT core și comunicarea simplă a datelor.
• Alerte și evenimente
• Calibrarea senzorilor

Rezumat:

• Elemente de bază ale arhitecturii și funcțiilor IoT
• "Lucruri", "senzori", internet și corespondența dintre funcțiile de afaceri ale IoT
• Aspecte esențiale ale tuturor componentelor software IoT - hardware, firmware, middleware, cloud și aplicații mobile
• Funcții IoT - manager de flotă, vizualizarea datelor, FM și DV bazate pe SaaS, alertă/alarmă, conectarea senzorilor, conectarea "lucrurilor", geo-fencing
• Bazele comunicării dispozitivelor IoT cu cloud-ul cu MQTT.
• Conectarea dispozitivelor IoT la AWS cu MQTT (AWS IoT Core).
• Conectarea AWS IoT core cu AWS Lambda funcție pentru calcul și stocare de date utilizând DynamoDB.
• Conectarea Raspberry PI cu AWS IoT core și comunicarea simplă a datelor.
• Lucrări practice cu Raspberry PI și AWS IoT Core pentru a construi un dispozitiv inteligent.
• Vizualizarea datelor senzorilor și comunicarea cu interfața web.

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 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.

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.