MLOps Kurs i Oslo

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Oslo (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.

MLOps på Kubernetes er et rammeverk for automatisering av trening, validering, pakking og distribusjon av maskinlæringsmodeller ved hjelp av containeriserte pipelines og GitOps-arbeidsflyter.

Dette instruktørbaserte, live-treningen (online eller på lokasjon) er rettet mot mellomnivå-brukere som ønsker å bygge automatiserte, skalbare MLOps-pipelines på Kubernetes.

Etter fullført trening vil deltakerne være utrustet til å:

• Designe end-to-end CI/CD-pipelines for maskinlæring.
• Implementere GitOps-arbeidsflyter for modelldeploy og versjonskontroll.
• Automatisere trening, testing og pakking av ML-modeller.
• Integrasjon av overvåkning, varsling og rollback-strategier.

Kursformat

• Instruktørbaserte presentasjoner og tekniske dykk ned i detaljer.
• Håndson øvelser som bygger reelle CI/CD-arbeidsflyter.
• Live-lab praksis for å deploye ML-lastninger til Kubernetes.

Kursanpassningsalternativer

• Organisasjoner kan be om tilpasset innhold som er i overensstemmelse med deres interne MLOps-verktøy og infrastruktur.

Kubeflow er et open-source-plattform designet for å forenkle bygging, trening og distribusjon av maskinlæringsoppgaver på Kubernetes.

Dette instruktørbaserte, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot beginner- til mellomnivå profesjonelle som ønsker å bygge pålitelige ML-arbeidsflyter ved hjelp av Kubeflow.

Etter fullføring av denne treningen, vil deltakerne ha oppnådd ferdighetene til å:

• Navigere i Kubeflow-økosystemet og kjernekomponenter.
• Bygge gjentakelige arbeidsflyter med Kubeflow Pipelines.
• Kjøre skalerbare treningstasker på Kubernetes.
• Serve maskinlæringsmodeller effektivt ved hjelp av Kubeflow Serving.

Kursformat

• Veiledede presentasjoner og kolaborative diskusjoner.
• Hands-on lab med reelle Kubeflow-komponenter.
• Praktiske øvelser for å bygge end-to-end ML-arbeidsflyter.

Kursanpassningsalternativer

• Tilpassede versjoner av denne treningen kan arrangeres for å tilpasses teamets teknologistakk og prosjektbehov.

Docker er et containeriseringstiltak brukt til å bygge gjentakelige, transportable og skalerbare miljøer for ML-systemer.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot tekniske profesjonelle med mellom- til høy nivå som ønsker å containerisere og operasjonalisere fullstendige ML-pipliner ved hjelp av Docker.

Etter fullført trening vil deltakerne kunne:

• Containerisere ML-trening, validering og inferens arbeidsbyrder.
• Designe og orchestrate end-to-end ML-pipliner ved hjelp av Docker og tilhørende verktøy.
• Implementere versjonskontroll, gjentakelighet og CI/CD for ML-komponenter.
• Drikkje, overvåke og skala ML-tjenester i containeriserte miljøer.

Kursformat

• Interaktive forelesninger støttet av praktiske demonstrasjoner.
• Håndig øvelser fokusert på å bygge reelle ML-pipelinekomponenter.
• Live-lab implementering for end-to-end containeriserte arbeidsflyter.

Kursanpassningsmuligheter

• For anpasset trening justert til spesifikke ML-infrastrukturbehov, vennligst kontakt oss for å diskutere alternativer.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (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.

Dette instruktørførte, live-kurset i Oslo (online eller plassert) er rettet mot ingeniører som ønsker å deploye maskinlæringslast til en AWS EC2 server.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurere Kubernetes, Kubeflow og andre nødvendige programvare på AWS.
• Bruk EKS (Elastic Kubernetes Service) for å forenkle initialiseringen av en Kubernetes-klynge på AWS.
• Opprette og deploye en Kubernetes-pipeline for automatisering og administrasjon av ML-modeller i produksjon.
• Trene og deploye TensorFlow-ML-modeller over flere GPUs og maskiner som kjører parallelt.
• Utnytte andre AWS-håndterte tjenester for å utvide en ML-applikasjon.

Dette instruktørførte, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å distribuere maskinlæringoppgaver til Azure-clouden.

Etter denne treningen vil deltakerne kunne:

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (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 instruktørlede, live treningen (online eller på sted) er rettet mot ingeniører som ønsker å vurdere tilnærminger og verktøy som finnes i dag for å ta en informert beslutning om veien framover for å innføre MLOps i deres organisasjon.

Ved avslutning av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Installere og konfigurere ulike MLOps rammeverk og verktøy.
• Samle riktig type team med riktige ferdigheter for å bygge og støtte et MLOps system.
• Forberede, validere og versjonere data for bruk av ML-modeller.
• Forstå komponentene i en ML Pipeline og de verktøyene som trengs for å bygge en.
• Eksperimentere med ulike maskinlæringsrammeverk og servere for å deploye til produksjon.
• Operasjonalisere hele Maskinlæringsprosessen slik at den er reproducerbar og vedlikeholdbar.

Denne instruktørledede, live-opplæringskurset (online eller på sted) er rettet mot maskinlæringsingeniører som ønsker å bruke Azure Machine Learning og Azure DevOps til å fremme MLOps-praksis.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bygge gjentakbare arbeidsflyter og maskinlæringsmodeller.
• Håndtere maskinlæringsløyfen.
• Spore og rapportere modellversjonshistorikk, aktiva, og mer.
• Distribuere produksjonsklare maskinlæringsmodeller hvor som helst.