Εκπαίδευση MLOps στη Θεσσαλονίκη

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Θεσσαλονίκη (online ή onsite), απευθύνεται σε προχωρημένους μηχανικούς ΤΝ και επιστήμονες δεδομένων με μεσαία έως προχωρημένη εμπειρία που επιθυμούν να βελτιώσουν την απόδοση των μοντέλων DeepSeek, να μειώσουν την καθυστέρηση και να αναπτύξουν λύσεις ΤΝ αποδοτικά χρησιμοποιώντας σύγχρονες πρακτικές MLOps.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Βελτιστοποιούν μοντέλα DeepSeek για αποδοτικότητα, ακρίβεια και κλιμάκωση.
• Εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για MLOps και έκδοση μοντέλων.
• Αναπτύσσουν μοντέλα DeepSeek σε cloud και on-premise υποδομές.
• Παρακολουθούν, συντηρούν και κλιμακώνουν λύσεις ΤΝ αποτελεσματικά.

Το MLOps στο Kubernetes είναι ένα πλαίσιο για την αυτοματοποίηση της εκπαίδευσης, επικύρωσης, πακεταρίσματος και ανάπτυξης μοντέλων μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας διοχετεύσεις βασισμένες σε containers και ροές εργασίας GitOps.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν αυτοματοποιημένες, κλιμακούμενες διοχετεύσεις MLOps στο Kubernetes.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να σχεδιάζουν ολοκληρωμένες ροές εργασίας CI/CD για μηχανική μάθηση.
• Να υλοποιούν ροές εργασίας GitOps για την ανάπτυξη και τον έλεγχο εκδόσεων μοντέλων.
• Να αυτοματοποιούν την εκπαίδευση, τον έλεγχο και το πακετάρισμα μοντέλων ML.
• Να ενσωματώνουν στρατηγικές παρακολούθησης, ειδοποιήσεων και επαναφοράς.

Μορφή του Σεμιναρίου

• Παρουσιάσεις με καθοδήγηση εκπαιδευτή και αναλύσεις σε βάθος τεχνικών θεμάτων.
• Πρακτικές ασκήσεις για τη δημιουργία πραγματικών ροών εργασίας CI/CD.
• Πρακτική εξάσκηση σε ζωντανό εργαστήριο για την ανάπτυξη φορτίων εργασίας ML στο Kubernetes.

Επιλογές Προσαρμογής Σεμιναρίου

• Οι οργανισμοί μπορούν να ζητήσουν προσαρμοσμένο περιεχόμενο ευθυγραμμισμένο με τα εσωτερικά τους εργαλεία και την υποδομή MLOps.

Το Kubeflow είναι μια πλατφόρμα ανοικτού κώδικα που έχει σχεδιαστεί για να απλοποιεί τη δημιουργία, την εκπαίδευση και την ανάπτυξη φορτίων εργασίας μηχανικής μάθησης στο Kubernetes.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακά ή σε φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν αξιόπιστες ροές εργασίας Μηχανικής Μάθησης χρησιμοποιώντας το Kubeflow.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα αποκτήσουν τις δεξιότητες για:

• Πλοήγηση στο οικοσύστημα και στα βασικά συστατικά του Kubeflow.
• Δημιουργία αναπαραγώγιμων ροών εργασίας με το Kubeflow Pipelines.
• Εκτέλεση κλιμακούμενων εργασιών εκπαίδευσης στο Kubernetes.
• Αποδοτική εξυπηρέτηση μοντέλων μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας το Kubeflow Serving.

Μορφή του Μαθήματος

• Καθοδηγούμενες παρουσιάσεις και συνεργατικές συζητήσεις.
• Εργαστηριακές ασκήσεις με πραγματικά συστατικά του Kubeflow.
• Πρακτικές ασκήσεις για τη δημιουργία ολοκληρωμένων ροών εργασίας Μηχανικής Μάθησης.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Μπορούν να οργανωθούν προσαρμοσμένες εκδόσεις αυτής της εκπαίδευσης ώστε να ευθυγραμμίζονται με την τεχνολογική στοίβα και τις απαιτήσεις του έργου της ομάδας σας.

Το Docker είναι μια πλατφόρμα containerization που χρησιμοποιείται για τη δημιουργία αναπαραγώγιμων, φορητών και κλιμακούμενων περιβαλλόντων για συστήματα Μηχανικής Μάθησης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή σε φυσική τάξη), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να μεταφέρουν σε containers και να θέσουν σε λειτουργία πλήρεις ML pipelines χρησιμοποιώντας Docker.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να μεταφέρουν σε containers φόρτους εργασίας εκπαίδευσης, επικύρωσης και συμπερασμού ML.
• Να σχεδιάζουν και να ενορχηστρώνουν πλήρεις ML pipelines χρησιμοποιώντας Docker και υποστηρικτικά εργαλεία.
• Να υλοποιούν versioning, αναπαραγωγιμότητα και CI/CD για στοιχεία ML.
• Να αναπτύσσουν, να παρακολουθούν και να κλιμακώνουν υπηρεσίες ML σε containerized περιβάλλοντα.

Μορφή του Σεμιναρίου

• Διαδραστικές διαλέξεις υποστηριζόμενες από πρακτικές επιδείξεις.
• Πρακτικές ασκήσεις επικεντρωμένες στη δημιουργία πραγματικών στοιχείων ML pipeline.
• Υλοποίηση ζωντανού εργαστηρίου για πλήρεις containerized ροές εργασίας.

Επιλογές Προσαρμογής Σεμιναρίου

• Για προσαρμοσμένη εκπαίδευση ευθυγραμμισμένη με συγκεκριμένες ανάγκες υποδομής ML, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να συζητήσουμε επιλογές.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Θεσσαλονίκη (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να αξιολογήσουν τις διαθέσιμες σήμερα προσεγγίσεις και εργαλεία προκειμένου να λάβουν μια ευφυή απόφαση για την πορεία προς την υιοθέτηση του MLOps στον οργανισμό τους.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαθιστούν και διαμορφώνουν διάφορα πλαίσια και εργαλεία MLOps.
• Συγκροτούν την κατάλληλη ομάδα με τις κατάλληλες δεξιότητες για τη δημιουργία και υποστήριξη ενός συστήματος MLOps.
• Προετοιμάζουν, επικυρώνουν και διαχειρίζονται εκδόσεις δεδομένων για χρήση από μοντέλα ML.
• Κατανοούν τα συστατικά ενός pipeline ML και τα εργαλεία που απαιτούνται για τη δημιουργία του.
• Πειραματίζονται με διαφορετικά πλαίσια μηχανικής μάθησης και διακομιστές για ανάπτυξη σε παραγωγικό περιβάλλον.
• Λειτουργικοποιούν ολόκληρη τη διαδικασία Μηχανικής Μάθησης ώστε να είναι αναπαραγώγιμη και συντηρήσιμη.