MLOps Kurs i Oslo

Dette instruktørdrevne, live-løpet i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot AI-ingeniører og datavitenskapsfolk på avansert nivå med mellom- til avansert erfaring som ønsker å forbedre ytelsen til DeepSeek-modeller, minimere forsinkelser og effektivt utplassere AI-løsninger ved hjelp av moderne MLOps-praksis.

Etter dette opplæringsprogrammet vil deltakerne kunne:

• Optimalisere DeepSeek-modeller for effektivitet, nøyaktighet og skalerbarhet.
• Implementere beste praksis for MLOps og modellversjonshåndtering.
• Utplassere DeepSeek-modeller i sky- og lokalt infrastruktur.
• Overvåke, vedlikeholde og skalere AI-løsninger effektivt.

Dette instruktørdrevne, live-utdanningstilbudet i Oslo (online eller på stasjon) retter seg til utviklere og dataforskere som ønsker å bygge, distribuere og administrere maskinlæringsarbeidsflyter på Kubernetes.

Etter å ha gjennomført denne utdanningen skal deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere Kubeflow lokalt (on-premise) og i skyen.
• Bygge, distribuere og administrere ML-arbeidsflyter basert på Docker-containere og Kubernetes.
• Kjøre hele maskinlæringsrørledninger på ulike arkitekturer og skymiljøer.
• Bruke Kubeflow til å opprette og administrere Jupyter-notebooks.
• Bygge ML-trening, hyperparameter-optimering og serving-arbeidsbelastninger over flere plattformer.

Dette undervisningsbaserte, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å vurdere de tilgjengelige tiltakene og verktøy for å ta et intelligent beslutning om veien frem i adopsjonen av MLOps innenfor organisasjonen deres.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Instalere og konfigurere ulike MLOps-rammeverk og verktøy.
• Samle sammen det riktige teamet med de riktige ferdighetene 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 én.
• Eksperimentere med ulike maskinlæringsrammeverk og -servere for driftsetting til produksjon.
• Operationalisere hele prosessen for Maskinlæring slik at den er reproducerbar og vedlikeholdbar.