MLOps Formare în Banat

Acest training condus de un instructor, live în Banat (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de inteligență artificială 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 inteligență artificială eficient, folosind practici moderne MLOps.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Optimiza modelele DeepSeek pentru eficiență, acuratețe și scalabilitate.
• Să implementeze cele mai bune practici pentru MLOps și versionarea modelelor.
• Să implementeze modele DeepSeek pe infrastructură cloud și on-premise.
• Să monitorizeze, să întrețină și să scaleze soluțiile de inteligență artificială în mod eficient.

Această formare live, condusă de un instructor în Banat (online sau la fața locului), se adresează dezvoltatorilor și oamenilor de știință a datelor care doresc să creeze, să desfășoare și să gestioneze fluxuri de lucru pentru învățarea mașină pe Kubernetes.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• instaleze și configureze Kubeflow în infrastructură proprie (on-premise) și în cloud.
• construiască, să desfășoare și să gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• ruleze întregi pipeline-uri de învățare mașină pe arhitecturi diverse și în medii cloud.
• utilizeze Kubeflow pentru a genera și a gestiona caiete Jupyter (notebooks).
• construiască sarcini de lucru pentru antrenare ML, ajustarea hiperparameterelor și servitire (serving) pe mai multe platforme.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în Banat (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.