Εκπαίδευση MLOps στην Αθήνα

Αυτή η εκπαιδευτική προετοιμασία με καθοδηγητή, η οποία διεξάγεται ζωντανά σε <τοποθεσία> (εξ αποστάσεως ή δια ζώσης), απευθύνεται σε μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης και επιστήμονες δεδομένων προχωρημένου επιπέδου με εμπειρία από μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να βελτιώσουν την απόδοση των μοντέλων DeepSeek, να ελαχιστοποιήσουν τη καθυστέρηση και να αναβαθμίσουν λύσεις τεχνητής νοημοσύνης με αποδοτικό τρόπο, χρησιμοποιώντας σύγχρονες πρακτικές MLOps.

Μέχρι το τέλος αυτής της προετοιμασίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Βελτιστοποιούν τα μοντέλα DeepSeek για αποδοτικότητα, ακρίβεια και επεκτασιμότητα.
• Εφαρμόζουν τις καλύτερες πρακτικές για το MLOps και τη διαχείριση εκδόσεων μοντέλων.
• Αναβαθμίζουν τα μοντέλα DeepSeek σε υποδομές cloud και τοπικές υποδομές.
• Εποπτεύουν, συντηρούν και κλιμακώνουν λύσεις τεχνητής νοημοσύνης με αποτελεσματικό τρόπο.

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.

Kubeflow είναι ένα ανοιχτό πλατφόρμα λογισμικού σχεδιασμένη να διευκολύνει την κατασκευή, εκπαίδευση και η εφαρμογή φορτίων εργασίας μηχανικής μάθησης σε Kubernetes.

Αυτή η κατεύθυνση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού, ζωντανά (online ή in-person) στοχεύει σε προфессионаλές αρχικού μέχρι διαμεσολαβητή επιπέδου, που θέλουν να κατασκευάσουν αξιόπιστα ροές εργασίας ML με τη χρήση Kubeflow.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της κατεύθυνσης, οι συμμετέχοντες θα εκτελέσουν τις δεξιότητες να:

• Να περιηγήσουν στο εκοσύστημα και τα βασικά συστατικά Kubeflow.
• Να κατασκευάζουν αναπαραγωγή ροές εργασίας με Kubeflow Pipelines.
• Να τρέχουν κλιμακώδη προσωπικές εργασίες στο Kubernetes.
• Να εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης αποδοτικά χρησιμοποιώντας Kubeflow Serving.

Μορφή του μαθήματος

• Οδηγούμενες παρουσιάσεις και συλλογικές συζητήσεις.
• Εργασίες εφαρμογών με πραγματικά συστατικά Kubeflow.
• Πρακτικές εξασκήσεις για την κατασκευή ροών ML από την αρχή μέχρι το τέλος.

Εξατομικεύσεις κατευθύνσεων μαθήματος

• Εξατομικευμένες εκδοχές αυτής της κατεύθυνσης μπορούν να διοργανωθούν για να συμφωνούν με το stack τεχνολογίας και τους απαιτήσεις έργου της ομάδας σας.

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 Αθήνα (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.

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.