Cursuri de pregatire Kubeflow on Azure

Acest curs de formare live (online sau la fața locului), condus de un instructor, se adresează cercetătorilor de date care doresc să meargă dincolo de construirea modelelor ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați MLflow și bibliotecile și cadrele ML aferente.
.
• Apreciați importanța trasabilității, reproductibilității și a implementării unui model ML
.
• Deploiați modele ML pe diferite cloud-uri publice, platforme sau servere on-premise.
.
• Scaleți procesul de implementare ML pentru a acomoda mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
.
• Configurați un registru central pentru a experimenta, reproduce și implementa modele ML.
.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să învețe cum să construiască microservicii pe Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Utilizeze ASF ca platformă pentru construirea și gestionarea microserviciilor.
• Înțeleagă conceptele și modelele cheie de programare a microserviciilor.
• Să creeze un cluster în Azure.
• Să implementeze microservicii în incintă sau în cloud.
• Depanarea și depanarea unei aplicații de microservicii live.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să evalueze abordările și instrumentele disponibile în prezent pentru a lua o decizie inteligentă cu privire la calea de urmat în adoptarea MLOps în cadrul organizației lor.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați diverse MLOps cadre și instrumente.
• Asamblați tipul potrivit de echipă cu abilitățile potrivite pentru construirea și susținerea unui sistem MLOps.
.
• Pregătiți, validați și versiunea datelor pentru a fi utilizate de modelele ML.
.
• Înțelegeți componentele unui Pipeline ML și instrumentele necesare pentru a construi unul.
.
• Experimentați cu diferite cadre de învățare automată și servere pentru implementarea în producție.
.
• Operaționalizați întregul proces de Machine Learning astfel încât să fie reproductibil și să poată fi întreținut.
.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru pe un server AWS EC2.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe AWS.
.
• Utilizați EKS (Elastic Kubernetes Service) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe AWS.
.
• Creați și implementați un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
.
• Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
.
• Utilizați alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.
.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru pe Google Cloud Platform (GCP).

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe GCP și GKE.
.
• Utilizați GKE (Kubernetes Kubernetes Kubernetes Engine) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe GCP.
.
• Creați și implementați o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
.
• Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
.
• Aprovizionați alte servicii GCP pentru a extinde o aplicație ML.
.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru pe IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
.
• Utilizați IKS pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe IBM Cloud.
.
• Creați și implementați o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
.
• Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
.
• Aprovizionați alte servicii IBM Cloud pentru a extinde o aplicație ML.
.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează 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 sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Kubeflow on premise și în cloud folosind AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
.
• Construiți, implementați și gestionați fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
.
• Executați conducte întregi de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Utilizarea Kubeflow pentru a genera și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Crearea de instruire ML, reglarea hiperparametrilor și servirea sarcinilor de lucru pe mai multe platforme.

Această instruire live (online sau la fața locului), condusă de un instructor, se adresează inginerilor care doresc să implementeze sarcini de lucru de învățare automată într-un OpenShift cloud on-premise sau hibrid.

• Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
• Instalați și configurați Kubernetes și Kubeflow pe un cluster OpenShift.
.
• Utilizați OpenShift pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes.
.
• Creați și implementați o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
.
• Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
.
• Apelarea serviciilor de cloud public (de exemplu, serviciile AWS) din cadrul OpenShift pentru a extinde o aplicație ML
.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează 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 sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Kubeflow la fața locului și în cloud.
• Construiți, implementați și gestionați fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
.
• Executați conducte întregi de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
.
• Utilizarea Kubeflow pentru a genera și gestiona notebook-uri Jupyter.
.
• Crearea de instruire ML, reglarea hiperparametrilor și servirea sarcinilor de lucru pe mai multe platforme.

Această instruire permite delegaților să își îmbunătățească abilitățile de proiectare a soluției Microsoft Azure . După această instruire, delegatul va înțelege caracteristicile și capacitățile serviciilor Azure , pentru a putea identifica compromisurile și va lua decizii pentru proiectarea de soluții cloud publice și hibride. În timpul instruirii, vor fi definite soluțiile corespunzătoare de infrastructură și platformă pentru a răspunde cerințelor funcționale, operaționale și de implementare solicitate prin ciclul de viață al soluției.

În acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (la fața locului sau la distanță), participanții vor învăța conceptele, componentele și serviciile fundamentale ale Microsoft Azure pe măsură ce trec prin crearea unei aplicații cloud de probă.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegeți elementele de bază ale Microsoft Azure
• Înțelegeți diferitele instrumente și servicii Azure
• Învățați cum să utilizați Azure pentru crearea de aplicații în cloud

Azure este un set cuprinzător de servicii cloud care permite dezvoltatorilor, profesioniștilor IT și organizațiilor să construiască, să implementeze și să opereze aplicații și servicii de infrastructură. Interfața liniei de comandă Azure (CLI) este un instrument de linie de comandă multiplă platformă open source, care facilitează crearea și gestionarea resurselor Azure .

În cadrul acestei instruiri, instruite în direct, instruită, participanții vor învăța cum să înceapă să utilizeze CLI Azure .

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelegeți elementele de bază ale utilizării CLI Azure
• Aflați tehnici pentru gestionarea resurselor folosind CLI Azure
• Aplicați învățările lor la probleme practice din lumea reală care implică mașini virtuale, gestionarea resurselor, conturi de stocare, aplicații web și SQL date SQL
• Automatizează API-ul lor utilizând principalii de serviciu Azure

Public

• Dezvoltatori
• Profesioniști IT
• tehnicieni
• DevOps E

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice