Online MLOps Training in Norge

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot avanserte AI-ingeniører og dataforskere med middels til avansert erfaring som ønsker å forbedre DeepSeek modellytelse, minimere latens og distribuere AI løsninger effektivt ved bruk av moderne MLOps praksis.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Optimaliser DeepSeek-modeller for effektivitet, nøyaktighet og skalerbarhet.
• Implementer beste praksis for MLOps og modellversjon.
• Distribuer DeepSeek-modeller på skyen og lokal infrastruktur.
• Overvåk, vedlikehold og skaler AI-løsninger effektivt.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bygge, distribuere og administrere arbeidsflyter for maskinlæring på Kubernetes.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubeflow på stedet og i skyen ved å bruke AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Bygg, distribuer og administrer ML-arbeidsflyter basert på Docker containere og Kubernetes.
• Kjør hele maskinlæringspipelines på forskjellige arkitekturer og skymiljøer.
• Bruke Kubeflow til å skape og administrere Jupyter-notatbøker.
• Bygg ML-trening, justering av hyperparameter og betjening av arbeidsbelastninger på tvers av flere plattformer.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å distribuere Machine Learning arbeidsbelastninger til en AWS EC2-server.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubernetes, Kubeflow og annen nødvendig programvare på AWS.
• Bruk EKS (Elastic Kubernetes Service) for å forenkle arbeidet med å initialisere en Kubernetes-klynge på AWS.
• Opprett og distribuer en Kubernetes-pipeline for å automatisere og administrere ML-modeller i produksjon.
• Tren og distribuer TensorFlow ML-modeller på tvers av flere GPUer og maskiner som kjører parallelt.
• Utnytt andre AWS-administrerte tjenester for å utvide en ML-applikasjon.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å distribuere Machine Learning arbeidsbelastninger til Azure-skyen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubernetes, Kubeflow og annen nødvendig programvare på Azure.
• Bruk Azure Kubernetes Service (AKS) for å forenkle arbeidet med å initialisere en Kubernetes-klynge på Azure.
• Opprett og distribuer en Kubernetes-pipeline for å automatisere og administrere ML-modeller i produksjon.
• Tren og distribuer TensorFlow ML-modeller på tvers av flere GPUer og maskiner som kjører parallelt.
• Utnytt andre AWS-administrerte tjenester for å utvide en ML-applikasjon.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bygge, distribuere og administrere arbeidsflyter for maskinlæring på Kubernetes.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubeflow på stedet og i skyen.
• Bygg, distribuer og administrer ML-arbeidsflyter basert på Docker containere og Kubernetes.
• Kjør hele maskinlæringspipelines på forskjellige arkitekturer og skymiljøer.
• Bruke Kubeflow til å skape og administrere Jupyter-notatbøker.
• Bygg ML-trening, justering av hyperparametere og betjening av arbeidsbelastninger på tvers av flere plattformer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å gå lenger enn å bygge ML-modeller og optimalisere ML-modelloppretting, sporing og distribusjonsprosessen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer MLflow og relaterte ML-biblioteker og rammeverk.
• Sett pris på viktigheten av sporbarhet, reproduserbarhet og distribusjon av en ML-modell
• Distribuer ML-modeller til forskjellige offentlige skyer, plattformer eller lokale servere.
• Skaler ML-implementeringsprosessen for å imøtekomme flere brukere som samarbeider om et prosjekt.
• Sett opp et sentralt register for å eksperimentere med, reprodusere og distribuere ML-modeller.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å evaluere tilnærmingene og verktøyene som er tilgjengelige i dag, for å ta en intelligent avgjørelse på veien videre med å ta i bruk MLOps i sin organisasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer forskjellige MLOps rammeverk og verktøy.
• Sett sammen riktig type team med de rette ferdighetene for å konstruere og støtte et MLOps system.
• Forbered, valider og versjonsdata for bruk av ML-modeller.
• Forstå komponentene i en ML Pipeline og verktøyene som trengs for å bygge en.
• Eksperimenter med forskjellige maskinlæringsrammeverk og servere for distribusjon til produksjon.
• Operasjonaliser hele Machine Learning-prosessen slik at den er reproduserbar og vedlikeholdbar.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i (online eller på stedet) er rettet mot maskinlæringsingeniører som ønsker å bruke Azure Machine Learning og Azure DevOps for å lette MLOps praksis.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bygg reproduserbare arbeidsflyter og maskinlæringsmodeller.
• Administrer livssyklusen for maskinlæring.
• Spor og rapporter modellversjonshistorikk, eiendeler og mer.
• Distribuer produksjonsklare maskinlæringsmodeller hvor som helst.