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.

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.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (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.

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.