Kubeflow στο Azure 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.

Microsoft Azure Infrastructure and Deployment

Αυτή η κατάρτιση επιτρέπει στους μεταδότες να βελτιώσουν τις δεξιότητες σχεδιασμού λύσεων Microsoft Azure.

Μετά από αυτή την κατάρτιση, ο μεταδότης θα καταλαβαίνει τις λειτουργικές περιλήψεις και τις δυνατότητες των υπηρεσιών Azure, θα μπορεί να αναγνωρίζει εμπορικές συμβάσεις και να λαμβάνει αποφάσεις για την σχεδίαση δημόσιων και hybrid cloud λύσεων.

Κατά τη διάρκεια της κατάρτισης, θα οριστούν οι κατάλληλες λύσεις υποδομής και πλατφόρμας για να αποκρίνονται στις απαιτήσεις λειτουργικότητας, επιχειρησιακότητας και διαμόρφωσης μέσω του κύκλου ζωής της λύσης.

Αυτή η καθοδήγηση, που διεξάγεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού σε Ελλάδα (online ή on-site), απευθύνεται σε προγραμματιστές που θέλουν να μάθουν πώς να κατασκευάζουν μικρουπηρεσίες με τη Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

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

• Χρησιμοποιήσουν τη ASF ως πλατφόρμα για την κατασκευή και διαχείριση μικρουπηρεσιών.
• Κατανοήσουν βασικά εννοιακά στοιχεία και μοντέλα προγραμματισμού μικρουπηρεσιών.
• Δημιουργήσουν ένα cluster στο Azure.
• Κατασκευάσουν μικρουπηρεσίες εγχώρια ή στο cloud.
• Αποσφαλμάτωσουν και υποθεραπεύσουν μια ζωντανή εφαρμογή μικρουπηρεσίας.

Η υπηρεσία Azure Bot συνδυάζει τη δύναμη του πλαισίου Microsoft Bot και των λειτουργιών Azure για να επιτρέψει τη γρήγορη ανάπτυξη έξυπνων bots.

Σε αυτό το κεκλημένο, ζωντανό εκπαιδευτικό πρόγραμμα, οι συμμετέχοντες θα μάθουν όπως εύκολα να δημιουργήσουν έξυπνο bot χρησιμοποιώντας τη Microsoft Azure

Στο τέλος αυτού του εκπαιδευτικού προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Μάθουν τα βασικά αρχίσια των έξυπνων bots
• Μάθουν πώς να δημιουργούν έξυπνα bots χρησιμοποιώντας εφαρμογές στο cloud
• Κατανοήσουν πώς να χρησιμοποιούν το Microsoft Bot Framework, το SDK Bot Builder και την υπηρεσία Azure Bot
• Κατανοήσουν πώς να σχεδιάζουν bots χρησιμοποιώντας μοτίβα bots
• Αναπτύξουν το πρώτο έξυπνο bot τους χρησιμοποιώντας τη Microsoft Azure

Διευθυντής

• Προγραμματιστές
• Φίλοι του χόμπι
• Μηχανικοί
• Επαγγελματίες ΤΠ

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος παράσταση, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαρύς πρακτικός οδηγία

Σε αυτό το προσωπικό οδηγού, ζωντανό εκπαιδευτικό σε Ελλάδα (χώρου ή απο μακριά) οι συμμετέχοντες θα μάθουν τις βασικές έννοιες, τα όργανα και τις υπηρεσίες του Microsoft Azure ενώ προχωρούν στη δημιουργία μιας δειγματικής εφαρμογής στον κλωνό.

Επί τέλους αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τις βασικές πληροφορίες για το Microsoft Azure
• Κατανοήσουν τις διάφορες εργαλεία και υπηρεσίες του Azure
• Μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Azure για την κατασκευή εφαρμογών στον κλωνό

Internet of Things (IoT) είναι μια υποδομή δικτύου που συνδέει φυσικά αντικείμενα και εφαρμογές λογισμικού ασύρματα, επιτρέποντάς τους να επικοινωνούν μεταξύ τους και να ανταλλάσσουν δεδομένα μέσω επικοινωνιών δικτύου, υπολογιστικού νέφους και λήψης δεδομένων. Το Azure είναι ένα ολοκληρωμένο σύνολο υπηρεσιών cloud που προσφέρει μια σουίτα IoT που αποτελείται από προδιαμορφωμένες λύσεις που βοηθούν τους προγραμματιστές να επιταχύνουν την ανάπτυξη έργων IoT.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να αναπτύσσουν εφαρμογές IoT χρησιμοποιώντας το Azure.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της αρχιτεκτονικής του IoT
• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Azure IoT Suite
• Μάθετε τα οφέλη από τη χρήση του Azure στον προγραμματισμό συστημάτων IoT
• Υλοποιήστε διάφορες Azure υπηρεσίες IoT (IoT Hub, Functions, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management)
• Δημιουργία, δοκιμή, ανάπτυξη και αντιμετώπιση προβλημάτων ενός συστήματος IoT χρησιμοποιώντας το Azure

Ακροατήριο

• προγραμματιστές
• Μηχανικοί

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Σημείωμα

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

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 εκπαιδευτική εξ αποστάσεως, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να διατέθεσουν φόρτο εργασίας μηχανικής μάθησης σε έναν server AWS EC2.

Εως το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Kubernetes, Kubeflow και άλλη απαραίτητη λογισμικό στο AWS.
• Να χρησιμοποιήσουν EKS (Elastic Kubernetes Service) για να εξυπηρητήσουν την απλοποίηση της προσωπικοποίησης μιας κλάδου Kubernetes στο AWS.
• Να δημιουργήσουν και να διαθέσουν έναν πίπα παραγωγής Kubernetes για την αυτόματη εκτέλεση και διαχείριση μοντέλων ML σε παραγωγή.
• Να εκπαιδεύσουν και να διαθέσουν TensorFlow μοντέλα ML σε πολλά GPUs και υπολογιστές τρέχοντας παράλληλα.
• Να εκμεταλλευτούν άλλες διαχειριζόμενες υπηρεσίες AWS για την επέκταση μιας εφαρμογής ML.

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 στο premise και στο cloud.
• 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.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου), οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να δημιουργούν και να διαχειρίζονται ένα περιβάλλον κοντέινερ σε κλίμακα παραγωγής χρησιμοποιώντας το Kubernetes στο AKS.

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

• Διαμόρφωση και διαχείριση του Kubernetes στο AKS.
• Ανάπτυξη, διαχείριση και κλιμάκωση ενός συμπλέγματος Kubernetes.
• Αναπτύξτε εφαρμογές με κοντέινερ (Docker) στο Azure.
• Μεταφέρετε ένα υπάρχον περιβάλλον Kubernetes από εσωτερική εγκατάσταση στο AKS cloud.
• Ενσωματώστε το Kubernetes με λογισμικό συνεχούς ενοποίησης (CI) τρίτων.
• Εξασφαλίστε υψηλή διαθεσιμότητα και ανάκτηση από καταστροφές στο Kubernetes.

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 του εκπαιδευτικού (online ή on-site) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να εξετάσουν τις προσεγγίσεις και τα εργαλεία που διαθέτουν σήμερα, ώστε να λάβουν μια έξυπνη απόφαση για τον οδικό που θα ακολουθήσουν κατά τη δέσμευση στο MLOps εντός της οργάνωσής τους.

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

• Εγκαθιστούν και ρυθμίζουν διάφορα πλαίσια και εργαλεία MLOps.
• Συνδυάζουν τη σωστή ομάδα με τις απαραίτητες δεξιότητες για τον κατασκευασμό και υποστήριξη ενός συστήματος MLOps.
• Ετοιμάζουν, εγκυροποιούν και δημιουργούν έκδοσεις δεδομένων για χρήση από ML μοντέλα.
• Κατανοούν τους συστατικούς μερίδιες ενός αγωγού ML και τα εργαλεία που χρειάζονται για να το δημιουργήσουν.
• Εξερευνούν διάφορα πλαίσια και δέρβις μηχανικής μάθησης για να εγκατασταθούν σε παραγωγή.
• Μεταφέρουν όλη τη διαδικασία μηχανικής μάθησης σε έναν κανονικό και αποδοχτό ρυθμό.

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.