MLOps Školení v Brno

Toto školení pod vedením instruktora Brno (online či na místě) je určeno pro zkušené inženýry AI a datové vědce, kteří si přejí zvýšit výkonnost modelů DeepSeek, minimalizovat latenci a efektivně nasazovat řešení umělé inteligence s využitím moderních postupů MLOps.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Optimalizovat modely DeepSeek z hlediska efektivity, přesnosti a škálovatelnosti.
• Aplikovat osvědčené postupy v oblasti MLOps a správy verzí modelů.
• Nasazovat modely DeepSeek jak do cloudových, tak i lokálních prostředí.
• Efektivně monitorovat, udržovat a škálovat řešení založená na umělé inteligenci.

Tento kurš, vedený lektorem a probíhající živě v Brno (online nebo na místě), je určen vývojářům a data scientistům, kteří chtějí vytvářet, nasazovat a spravovat workflowy strojového učení v Kubernetes.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Instalovat a konfigurovat Kubeflow v lokálních (on-premise) i cloudových prostředích.
• Vytvářet, nasazovat a spravovat workflowy ML postavené na Docker kontejnerech a Kubernetes.
• Spouštět celé pipeline strojového učení na různých architekturách a v cloudových prostředích.
• Používat Kubeflow ke generování a správě Jupyter notebooků.
• Vytvářet zátěže pro trénink ML, ladění hyperparametrů a poskytování služeb (serving) napříč více platformami.

Tento praktický kurz vedený instruktorem Brno (online či na místě) je určen pro inženýry, kteří chtějí posoudit dostupné přístupy a nástroje a učinit informované rozhodnutí ohledně zavádění MLOps do svých organizací.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Instalovat a konfigurovat různé frameworky a nástroje MLOps.
• Sestavit tým s potřebnými dovednostmi pro vytvoření a podporu systému MLOps.
• Přípravovat, ověřovat a verzovat data určená k použití v modelech strojového učení.
• Rozumět jednotlivým částem ML pipeline a nástrojům potřebným k jejímu sestavení.
• Experimentovat s různými frameworky pro strojové učení i servery určenými k nasazení do produkce.
• Zapracovat celý proces strojového učení tak, aby byl opakovatelný a snadno udržovatelný.