Białystok

NobleProg Classroom, Białystok, poland, 15-440

Podkategorie (2)

Kubeflow

Kubeflow
MLflow

MLflow

Przeglądaj szkolenia

DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment

 14 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podlaskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów AI i naukowców zajmujących się danymi z doświadczeniem od średniego do zaawansowanego, którzy chcą zwiększyć wydajność modelu DeepSeek, zminimalizować opóźnienia i skutecznie wdrażać rozwiązania AI przy użyciu nowoczesnych praktyk MLOps. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Optymalizować modele DeepSeek pod kątem wydajności, dokładności i skalowalności.
  • Wdrażać najlepsze praktyki dla MLOps i wersjonowania modeli.
  • Wdrażać modele DeepSeek w chmurze i infrastrukturze lokalnej.
  • Skutecznie monitorować, utrzymywać i skalować rozwiązania AI.
Więcej...

Kubeflow

 35 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podlaskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze za pomocą AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
  • Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
  • Uruchamianie całych potoków uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
  • Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
  • Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.
Więcej...

Kubeflow Fundamentals

 28 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podlaskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze.
  • Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
  • Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
  • Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
  • Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.
Więcej...

Kubeflow on AWS

 28 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podlaskie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrożyć Machine Learning obciążenia na serwerze AWS EC2. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
  • Instalacja i konfiguracja Kubernetes, Kubeflow i innego potrzebnego oprogramowania na AWS.
  • Użycie EKS (Elastic Kubernetes Service) w celu uproszczenia pracy związanej z inicjalizacją klastra Kubernetes na AWS.
  • Tworzenie i wdrażanie potoku Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
  • Trenowanie i wdrażanie TensorFlow modeli ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
  • Wykorzystanie innych zarządzanych usług AWS do rozszerzenia aplikacji ML.
Więcej...

Kubeflow on Azure

 28 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podlaskie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrożyć Machine Learning obciążenia w chmurze Azure. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
  • Instalowanie i konfigurowanie Kubernetes, Kubeflow i innego potrzebnego oprogramowania na platformie Azure.
  • Używanie usługi Azure Kubernetes Service (AKS) w celu uproszczenia pracy związanej z inicjowaniem klastra Kubernetes na platformie Azure.
  • Tworzenie i wdrażanie potoku Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
  • Trenowanie i wdrażanie TensorFlow modeli ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
  • Wykorzystanie innych usług zarządzanych AWS do rozszerzenia aplikacji ML.
Więcej...

MLflow

 21 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wyjść poza budowanie modeli ML i zoptymalizować proces tworzenia, śledzenia i wdrażania modeli ML. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Zainstalować i skonfigurować MLflow oraz powiązane biblioteki i frameworki ML.
  • Docenić znaczenie możliwości śledzenia, odtwarzania i wdrażania modelu ML.
  • Wdrażać modele ML na różnych chmurach publicznych, platformach lub serwerach lokalnych.
  • Skalowanie procesu wdrażania uczenia maszynowego, aby pomieścić wielu użytkowników współpracujących nad projektem.
  • Skonfigurowanie centralnego rejestru w celu eksperymentowania, odtwarzania i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
Więcej...

MLOps: CI/CD for Machine Learning

 35 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w podlaskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą ocenić dostępne obecnie podejścia i narzędzia, aby podjąć inteligentną decyzję dotyczącą dalszej drogi do przyjęcia MLOps w swojej organizacji. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Zainstalować i skonfigurować różne MLOps frameworki i narzędzia.
  • Zebrać odpowiedni zespół z odpowiednimi umiejętnościami do budowy i wspierania systemu MLOps.
  • Przygotowywać, weryfikować i wersjonować dane do wykorzystania przez modele ML.
  • Zrozumienie komponentów potoku uczenia maszynowego i narzędzi potrzebnych do jego zbudowania.
  • Eksperymentowanie z różnymi frameworkami uczenia maszynowego i serwerami w celu wdrożenia do produkcji.
  • Zoperacjonalizuj cały proces Machine Learning tak, aby można go było odtworzyć i utrzymać.
Więcej...

MLOps for Azure Machine Learning

 14 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów uczenia maszynowego, którzy chcą korzystać z Azure Machine Learning i Azure DevOps w celu ułatwienia MLOps praktyk. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Budować powtarzalne przepływy pracy i modele uczenia maszynowego.
  • Zarządzać cyklem życia uczenia maszynowego.
  • Śledzić i raportować historię wersji modelu, zasoby i nie tylko.
  • Wdrażać gotowe do produkcji modele uczenia maszynowego w dowolnym miejscu.
Więcej...

Ostatnia aktualizacja:

Opinie uczestników (2)

ekosystem ML nie tylko MLFlow, ale także Optuna, hyperops, docker i docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL

Szkolenie - MLflow

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

Uczestniczenie w szkoleniu Kubeflow, które odbyło się zdalnie, było dla mnie bardzo przyjemne. To szkolenie pozwoliło mi ugruntować moją wiedzę dotyczącą usług AWS, K8s oraz wszystkich narzędzi devOps związanych z Kubeflow, które są niezbędnymi podstawami do właściwego podejścia do tematu. Chciałbym podziękować Malawskiemu Marcinowi za jego cierpliwość i profesjonalizm w trakcie szkolenia oraz za rady dotyczące najlepszych praktyk. Malawski podejmuje temat z różnych perspektyw, różnych narzędzi wdrażania Ansible, EKS kubectl, Terraform. Teraz jestem zdecydowanie przekonany, że wybieram właściwy kierunek aplikacji.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM

Szkolenie - Kubeflow

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

Pozostałe regiony w Polsce

Inne kraje

Te szkolenia są również dostępne w innych krajach

Konsultacje

MLOps Konsultacje
Szkolenie MLOps podlaskie, szkolenie wieczorowe MLOps podlaskie, szkolenie weekendowe MLOps podlaskie, MLOps boot camp podlaskie, kurs zdalny MLOps podlaskie, edukacja zdalna MLOps podlaskie, nauka przez internet MLOps podlaskie, wykładowca MLOps podlaskie, kurs online MLOps podlaskie, instruktor MLOps podlaskie, Kursy MLOps podlaskie, Trener MLOps podlaskie, nauczanie wirtualne MLOps podlaskie, Kurs MLOps podlaskie, lekcje MLOps podlaskie