MLOps Školení v České republice

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé inženýry AI a datové vědce se středně pokročilou až pokročilou zkušeností, kteří chtějí zlepšit DeepSeek výkon modelu, minimalizovat latenci a nasadit AI. řešení efektivně využívající moderní MLOps postupy.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Optimalizujte modely DeepSeek pro efektivitu, přesnost a škálovatelnost.
• Implementujte osvědčené postupy pro MLOps a modelování verzí.
• Nasaďte modely DeepSeek v cloudové a místní infrastruktuře.
• Efektivně monitorujte, udržujte a škálujte řešení AI.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře a datové vědce, kteří chtějí vytvářet, nasazovat a spravovat pracovní postupy strojového učení na Kubernetes.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Kubeflow na místě a v cloudu pomocí AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Vytvářejte, nasazujte a spravujte pracovní postupy ML založené na Docker kontejnerech a Kubernetes.
• Spusťte celé kanály strojového učení na různých architekturách a cloudových prostředích.
• Použití Kubeflow k vytvoření a správě poznámkových bloků Jupyter.
• Vytvářejte školení ML, ladění hyperparametrů a obsluhu úloh na více platformách.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na inženýry, kteří chtějí nasadit Machine Learning pracovní zátěže na server AWS EC2.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Kubernetes, Kubeflow a další potřebný software na AWS.
• Použijte EKS (Elastic Kubernetes Service) ke zjednodušení práce s inicializací clusteru Kubernetes na AWS.
• Vytvořte a nasaďte kanál Kubernetes pro automatizaci a správu modelů ML v produkci.
• Trénujte a nasazujte TensorFlow modely ML na více GPU a paralelně běžících počítačích.
• Využijte další spravované služby AWS k rozšíření aplikace ML.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na inženýry, kteří chtějí nasadit Machine Learning úlohy do cloudu Azure.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Kubernetes, Kubeflow a další potřebný software v Azure.
• Použijte Azure Kubernetes Service (AKS) ke zjednodušení práce s inicializací clusteru Kubernetes v Azure.
• Vytvořte a nasaďte kanál Kubernetes pro automatizaci a správu modelů ML v produkci.
• Trénujte a nasazujte TensorFlow modely ML na více GPU a paralelně běžících počítačích.
• Využijte další spravované služby AWS k rozšíření aplikace ML.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře a datové vědce, kteří chtějí vytvářet, nasazovat a spravovat pracovní postupy strojového učení na Kubernetes.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Kubeflow na místě a v cloudu.
• Vytvářejte, nasazujte a spravujte pracovní postupy ML založené na Docker kontejnerech a Kubernetes.
• Spusťte celé kanály strojového učení na různých architekturách a cloudových prostředích.
• Použití Kubeflow k vytvoření a správě poznámkových bloků Jupyter.
• Vytvářejte školení ML, ladění hyperparametrů a obsluhu úloh na více platformách.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí jít nad rámec vytváření modelů ML a optimalizovat proces vytváření, sledování a nasazení modelu ML.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte MLflow a související knihovny a rámce ML.
• Oceňujte důležitost sledovatelnosti, reprodukovatelnosti a rozmístitelnosti modelu ML
• Nasaďte modely ML na různé veřejné cloudy, platformy nebo místní servery.
• Škálujte proces nasazení ML tak, aby vyhovoval více uživatelům spolupracujícím na projektu.
• Nastavte centrální registr pro experimentování s modely ML, jejich reprodukci a nasazení.

Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno inženýrům, kteří chtějí posoudit přístupy a nástroje dostupné dnes pro inteligentní rozhodnutí o dalším postupu v implementaci MLOps ve své organizaci.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat různé MLOps frameworky a nástroje.
• Sestavit správný tým se správnými dovednostmi pro vytváření a podporu MLOps systému.
• Připravovat, ověřovat a verze data pro použití ML modely.
• Chápat komponenty ML Pipeline a nástroje potřebné k vytvoření jednoho.
• Vyzkoušet různé machine learning frameworky a servery pro nasazení do produkčního prostředí.
• Operationalizovat celý proces Machine Learning tak, aby byl reprodukovatelný a udržitelný.

Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno inženýrům strojového učení, kteří chtějí použít Azure Machine Learning a Azure DevOps pro podporu MLOps praxe.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářet reprodukovatelné pracovní postupy a modely strojového učení.
• Spravovat životní cyklus strojového učení.
• Sledovat a sdílet historii verzí modelů, assety a další informace.
• Nasazovat produkčně připravené modely strojového učení kdekoli.