Kubeflow στο AWS Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης και επιστήμονες δεδομένων προηγμένου επιπέδου με ενδιάμεση έως προηγμένη εμπειρία που επιθυμούν να βελτιώσουν την απόδοση του μοντέλου DeepSeek, να ελαχιστοποιήσουν τον λανθάνοντα χρόνο και να αναπτύξουν AI λύσεις αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας σύγχρονες MLOps πρακτικές.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα DeepSeek για αποτελεσματικότητα, ακρίβεια και επεκτασιμότητα.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για το MLOps και έκδοση μοντέλων.
• Αναπτύξτε μοντέλα DeepSeek σε υποδομές cloud και εσωτερικής εγκατάστασης.
• Παρακολουθήστε, διατηρήστε και κλιμακώστε αποτελεσματικά τις λύσεις AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (επιτόπου ή εξ αποστάσεως) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να αναπτύξουν και να διαχειριστούν συσκευές IoT σε AWS.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να δημιουργήσουν μια πλατφόρμα IoT που περιλαμβάνει την ανάπτυξη και τη διαχείριση ενός backend, μιας πύλης και συσκευών πάνω από το AWS.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να εγκαταστήσουν, να διαμορφώσουν και να διαχειριστούν τις AWS IoT δυνατότητες του Greengrass για τη δημιουργία εφαρμογών για διάφορες συσκευές.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να χρησιμοποιούν το AWS IoT Greengrass για την κατασκευή, την ανάπτυξη, τη διαχείριση, την ασφάλεια και την παρακολούθηση εφαρμογών σε έξυπνες συσκευές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (επιτόπου ή απομακρυσμένα) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το AWS Lambda για να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν υπηρεσίες και εφαρμογές στο cloud, χωρίς να χρειάζεται να ανησυχούν για την παροχή του περιβάλλοντος εκτέλεσης (διακομιστές, VM και κοντέινερ, διαθεσιμότητα, επεκτασιμότητα, αποθήκευση κ.λπ.).

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Διαμορφώστε το AWS Lambda για να εκτελέσετε μια λειτουργία.
• Κατανοήστε το FaaS (Λειτουργίες ως Υπηρεσία) και τα πλεονεκτήματα της ανάπτυξης χωρίς διακομιστή.
• Δημιουργία, αποστολή και εκτέλεση συναρτήσεων AWS Lambda.
• Ενσωματώστε τις λειτουργίες Lambda με διαφορετικές πηγές συμβάντων.
• Συσκευασία, ανάπτυξη, παρακολούθηση και αντιμετώπιση προβλημάτων εφαρμογών που βασίζονται στο Lambda.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν στην κατανόησή τους σχετικά με τις DevOps πρακτικές και να εξορθολογίσουν τις διαδικασίες ανάπτυξης χρησιμοποιώντας το AWS Cloud9.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε και διαμορφώστε το AWS Cloud9 για ροές εργασίας DevOps.
• Υλοποίηση αγωγών συνεχούς ενοποίησης και συνεχούς παράδοσης (CI/CD).
• Αυτοματοποιήστε τις διαδικασίες δοκιμών, παρακολούθησης και ανάπτυξης χρησιμοποιώντας το AWS Cloud9.
• Ενσωματώστε υπηρεσίες AWS όπως το Lambda, το EC2 και το S3 στις ροές εργασίας DevOps.
• Χρησιμοποιήστε συστήματα ελέγχου πηγής όπως το GitHub ή το GitLab στο AWS Cloud9.

Docker είναι μια πλατφόρμα δοχεύσεως που χρησιμοποιείται για την κατασκευή αναδιαμορφώσιμων, μεταφέρσιμων και διασκαλάσιμων περιβάλλοντων για συστήματα ML.

Αυτή η εκπαίδευση με καθηγητή (online ή όντωρ) απευθύνεται σε τεχνικούς επαγγελματίους μεταξύ του ενδιάμεσου και του προηγμένου επιπέδου, οι οποίοι θέλουν να δοχεύσουν και να λειτουργοποιήσουν ολόκληρες ML pipelines χρησιμοποιώντας Docker.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δοχεύουν εργάσεις καλλιέργειας, επαλήθευσης και παροχής ML.
• Σχεδιάζουν και χορεύουν από την αρχή μέχρι το τέλος ML pipelines χρησιμοποιώντας Docker και διαθέσιμα εργαλεία.
• Εφαρμόζουν αποδοχή προϊόντων, αναδιαμόρφωση και CI/CD για ML συστατικά.
• Εγκαθίστουν, παρακολουθούν και αναπτύσσουν εξαποδότως ML υπηρεσίες σε δοχευμένα περιβάλλοντα.

Μορφή του Κούρσου

• Διαδραστικές διαλέξεις υποστηριζόμενες από πρακτικές εξιστορίες.
• Πρακτικά εξασκήματα εστιασμένα στην κατασκευή πραγματικών ML pipeline συστατικών.
• Live-lab εφαρμογή για ολόκληρες δοχευμένες ροές εργασίας.

Επιλογές Προσαρμογής Κούρσου

• Για προσαρμοσμένη εκπαίδευση στα βήματα με τις συγκεκριμένες υποδομές ML, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να συζητήσουμε τις επιλογές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να δημιουργούν, να αναπτύσσουν και να διατηρούν αποτελεσματικά εφαρμογές χωρίς διακομιστή στο AWS Cloud9 και στο AWS Lambda.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της αρχιτεκτονικής χωρίς διακομιστή.
• Ρυθμίστε το AWS Cloud9 για ανάπτυξη εφαρμογών χωρίς διακομιστή.
• Αναπτύξτε, δοκιμάστε και αναπτύξτε εφαρμογές χωρίς διακομιστή χρησιμοποιώντας το AWS Lambda.
• Ενσωματώστε το AWS Lambda με άλλες υπηρεσίες AWS όπως το API Gateway και το S3.
• Βελτιστοποιήστε εφαρμογές χωρίς διακομιστή για απόδοση και αποδοτικότητα κόστους.

Καλοκαιρινός:

• Βασικά στοιχεία αρχιτεκτονικής και λειτουργιών IoT
• «Πράγματα», «Αισθητήρες», Διαδίκτυο και η χαρτογράφηση μεταξύ των επιχειρηματικών λειτουργιών του IoT
• Απαραίτητο για όλα τα στοιχεία λογισμικού IoT - υλικό, υλικολογισμικό, ενδιάμεσο λογισμικό, cloud και εφαρμογές για κινητά
• Λειτουργίες IoT - Διαχείριση στόλου, Οπτικοποίηση δεδομένων, FM και DV με βάση SaaS, ειδοποίηση/συναγερμός, ενσωμάτωση αισθητήρα, ενσωμάτωση "πράγμα", γεωγραφική περίφραξη
• Βασικά στοιχεία επικοινωνίας συσκευών IoT με cloud με MQTT.
• Σύνδεση συσκευών IoT σε AWS με MQTT (AWS IoT Core).
• Σύνδεση πυρήνα AWS IoT με λειτουργία AWS Lambda για υπολογισμούς και αποθήκευση δεδομένων.
• Σύνδεση Raspberry PI με AWS IoT πυρήνα και απλή επικοινωνία δεδομένων.
• Ειδοποιήσεις και συμβάντα
• Βαθμονόμηση αισθητήρα

Περίληψη:

• Βασικά στοιχεία αρχιτεκτονικής και λειτουργιών IoT
• «Πράγματα», «Αισθητήρες», Διαδίκτυο και η χαρτογράφηση μεταξύ των επιχειρηματικών λειτουργιών του IoT
• Απαραίτητο για όλα τα στοιχεία λογισμικού IoT - υλικό, υλικολογισμικό, ενδιάμεσο λογισμικό, cloud και εφαρμογές για κινητά
• Λειτουργίες IoT - Διαχείριση στόλου, Οπτικοποίηση δεδομένων, FM και DV με βάση SaaS, ειδοποίηση/συναγερμός, ενσωμάτωση αισθητήρα, ενσωμάτωση "πράγμα", γεωγραφική περίφραξη
• Βασικά στοιχεία επικοινωνίας συσκευών IoT με cloud με MQTT.
• Σύνδεση συσκευών IoT σε AWS με MQTT (AWS IoT Core).
• Σύνδεση πυρήνα AWS IoT με λειτουργία AWS Lambda για υπολογισμούς και αποθήκευση δεδομένων χρησιμοποιώντας DynamoDB.
• Σύνδεση Raspberry PI με AWS IoT πυρήνα και απλή επικοινωνία δεδομένων.
• Συνεχίστε με το Raspberry PI και το AWS IoT Core για να δημιουργήσετε μια έξυπνη συσκευή.
• Οπτικοποίηση δεδομένων αισθητήρα και επικοινωνία με διεπαφή ιστού.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να διαχειριστούν ροές εργασιών μηχανικής μάθησης στο Kubernetes.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Kubeflow στην εγκατάσταση και στο cloud χρησιμοποιώντας AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Δημιουργήστε, αναπτύξτε και διαχειριστείτε ροές εργασίας ML με βάση Docker κοντέινερ και Kubernetes.
• Εκτελέστε ολόκληρους αγωγούς μηχανικής εκμάθησης σε διαφορετικές αρχιτεκτονικές και περιβάλλοντα cloud.
• Χρήση του Kubeflow για δημιουργία και διαχείριση φορητών υπολογιστών Jupyter.
• Δημιουργήστε εκπαίδευση ML, συντονισμό υπερπαραμέτρων και εξυπηρέτηση φόρτου εργασίας σε πολλές πλατφόρμες.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία υπόκειται στην καθοδήγηση του δάσκαλου (online ή on-site), απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να καταφέρουν να εφαρμόσουν φορτία δουλειάς μηχανικής μάθησης στο Azure cloud.

Το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Kubernetes, Kubeflow και άλλες απαραίτητες λογισμικές στο Azure.
• Να χρησιμοποιήσουν την Azure Kubernetes Service (AKS) για να απλοποιήσουν τη δουλειά της εκκίνησης μιας κλωβοδέσμης Kubernetes στο Azure.
• Να δημιουργήσουν και να καταφέρουν να εφαρμόσουν ένα κλωβό πίπελα Kubernetes για την αυτομάτο χειρισμό και διαχείριση ML μοντέλων σε παραγωγή.
• Να εκπαιδεύσουν και να εφαρμόσουν TensorFlow ML μοντέλα σε διάφορες GPUs και υπολογιστές που λειτουργούν σε παράλληλη λειτουργία.
• Να εκμεταλλευτούν άλλες διαχειρισμένες υπηρεσίες AWS για να επεκταθούν σε μια ML εφαρμογή.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση μέσω εκπαιδευτών (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να προχωρήσουν πέρα από τη δημιουργία μοντέλων ML και να βελτιστοποιήσουν τη διαδικασία δημιουργίας, παρακολούθησης και ανάπτυξης μοντέλων ML.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε τις MLflow και σχετικές βιβλιοθήκες και πλαίσια ML.
• Εκτιμήστε τη σημασία της δυνατότητας παρακολούθησης, της δυνατότητας αναπαραγωγής και της δυνατότητας ανάπτυξης ενός μοντέλου ML
• Αναπτύξτε μοντέλα ML σε διαφορετικά δημόσια σύννεφα, πλατφόρμες ή διακομιστές εσωτερικής εγκατάστασης.
• Κλιμακώστε τη διαδικασία ανάπτυξης ML για να φιλοξενήσει πολλούς χρήστες που συνεργάζονται σε ένα έργο.
• Ρυθμίστε ένα κεντρικό μητρώο για να πειραματιστείτε, να αναπαράγετε και να αναπτύξετε μοντέλα ML.

Αυτή η εκπαίδευση, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή onsite), απευθύνεται σε μηχανικούς που θέλουν να εξετάσουν τις διαθέσιμες προσεγγίσεις και εργαλεία σήμερα, για να λάβουν μια ορθολογική απόφαση για το δρόμο που θα ακολουθήσουν για τη υιοθέτηση MLOps σε εταιρεία τους.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν διάφορες πλατφόρμες και εργαλεία MLOps.
• Συνδυάσουν τη σωστή ομάδα με τις απαραίτητες δεξιότητες για τη κατασκευή και υποστήριξη ενός συστήματος MLOps.
• Προετοιμάσουν, ελέγχουν και διαχειρίζονται τα δεδομένα για χρήση από μοντέλα Μηχανικής Μάθησης.
• Κατανοήσουν τις συστατικές μερίδες ενός Pipeline ML και τα εργαλεία που χρειάζονται για τη δημιουργία του.
• Εξερευνήσουν διάφορες πλατφόρμες και σέρβερς μηχανικής μάθησης για εγκατάσταση σε παραγωγικό περιβάλλον.
• Επιχειρηματικοποιήσουν την ολική διαδικασία Μηχανικής Μάθησης, ώστε να γίνει αναπαραγωγική και εφαρμόσιμή.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται υπό την καθοδήγηση του εκπαιδευτικού (online ή onsite), απευθύνεται σε μηχανικούς μηχανήματος μάθησης που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Azure Machine Learning και το Azure DevOps για να εφαρμόσουν πρακτικές MLOps.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δημιουργήσουν αναδιαμορφώσιμους ρολογράφους και μοντέλα μηχανήματος μάθησης.
• Να διαχειρίζονται το κύκλο ζωής του μηχανήματος μάθησης.
• Να καταγράφουν και να αναφέρουν την ιστορία των εκδόσεων των μοντέλων, τα περιβάλλοντα και άλλα.
• Να αναπτύξουν δυναμικά εφαρμοστέα μηχανήματος μάθησης παντού.

MLOps στο Kubernetes είναι ένα πλαίσιο για την αυτομάτωση του καταδόρου, επαλήθευσης, πακέτοποίησης και διανομής μοντέλων μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας παραγωγικές γραμμές σε δοχεία και ρολόγια GitOps.

Αυτή η εκπαιδευτική παρουσίαση (online ή on-site) στοχεύει σε μεταξύ-επίπεδα εφαρμογές που θέλουν να δημιουργήσουν αυτόματες, κλιμακωτές MLOps παραγωγικές γραμμές στο Kubernetes.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι έτοιμοι να:

• Σχεδιάζουν κλιμακωτές παραγωγικές γραμμές CI/CD για τη μηχανική μάθηση.
• Εφαρμόζουν ρολόγια GitOps για τη διανομή και διαχείριση έκδοσης μοντέλων.
• Αυτοματοποιούν το καταδόρο, το δοκιμαστικό και τη πακέτοποίηση μοντέλων ML.
• Ενσωματώνουν εποπτεία, ειδοποιήσεις και στρατηγικές ανακατάστασης.

Μορφή του Μαθήματος

• Παρουσιάσεις και πλημμυρικές αναλύσεις υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή.
• Πρακτικά ασκήματα που δημιουργούν πραγματικές κλιμακωτές ροπές CI/CD.
• Πρακτική εφαρμογή σε λειτουργικό περιβάλλον κατά τη διανομή εργασιών ML στο Kubernetes.

Επιλογές Περιγραφής Μαθήματος

• Οργανισμοί μπορούν να ζητήσουν περισπασμένο περιεχόμενο συμβατό με τα εσωτερικά εργαλεία και υποδομή MLOps.