Timișoara

NobleProg Timisoara, Strada Coriolan Brediceanu 10, Timișoara, romania, 300736

City Business Centre este o cladire de birouri recenta. Pe langa particularitatile arhitectonice si functionalitatile spec...

Subcategorii (2)

Image for MLflow category
MLflow
Image for Kubeflow category
Kubeflow

Explorati cursurile noastre

Kubeflow on AWS

28 ore
Această instruire live, condusă de un instructor în Banat and Crisana (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.
    • .
Citește mai mult...

Kubeflow on Azure

28 ore
Această instruire live, condusă de un instructor în Banat and Crisana (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru în cloud-ul Azure. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
  • Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe Azure.
  • Utilizați Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe Azure.
    • .
  • 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.
    • .
  • Utilizați alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.
    • .
Citește mai mult...

Kubeflow on GCP

28 ore
Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Banat and Crisana (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.
    • .
Citește mai mult...

Kubeflow on IBM Cloud

28 ore
Această instruire live, condusă de un instructor în Banat and Crisana (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.
    • .
Citește mai mult...

MLOps: CI/CD for Machine Learning

35 ore
Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Banat and Crisana (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.
    • .
Citește mai mult...

Kubeflow

35 ore
Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Banat and Crisana (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.
Citește mai mult...

Kubeflow on OpenShift

28 ore
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
    • .
Citește mai mult...

Kubeflow Fundamentals

28 ore
Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Banat and Crisana (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.
Citește mai mult...

MLflow

21 ore
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.
    • .
Citește mai mult...

Last Updated:

Mărturii (2)

I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life™
Curs - Kubeflow

the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curs - MLflow

Upcoming Courses

Other regions in România

Alte țări

Aceste cursuri sunt disponibile si in alte tari.

Consultanță

MLOps Consultanță
MLOps Cursuri in Banat and Crisana, Sfarsit de saptamana MLOps Cursuri in Banat and Crisana, Seara MLOps Training in Banat and Crisana, MLOps Cu instructor in Banat and Crisana, MLOps Trainer in Banat and Crisana, MLOps Cu instructor in Banat and Crisana,MLOps Clase in Banat and Crisana, MLOps Pe pagina in Banat and Crisana, Seara MLOps Cursuri in Banat and Crisana, MLOps Cursuri private in Banat and Crisana, MLOps Instructor in Banat and Crisana, Sfarsit de saptamana MLOps Training in Banat and Crisana, MLOps Coaching in Banat and Crisana, MLOps Camp in Banat and Crisana, MLOps one on one training in Banat and Crisana
1