Курсы MLOps

MLOps представляет собой набор инструментов и методологий для сочетания Machine Learning и DevOps практик. Цель MLOps состоит в том, чтобы автоматизировать и оптимизировать внедрение и обслуживание систем ML в производстве. Этот инструктор-управляемый, живый тренинг (онлайн или онлайн) направлена на инженеров, которые хотят оценить доступные сегодня подходы и инструменты для принятия умного решения по пути вперед в принятии MLOps в рамках своей организации. К концу обучения участники смогут:

Инсталляция и конфигурирование различных MLOps рамок и инструментов. Соедините правильный тип команды с правильными навыками для создания и поддержки системы MLOps. Подготовка, валидация и версия данных для использования моделями ML. Понимайте компоненты МЛ трубопровода и инструменты, необходимые для его создания. Эксперимент с различными машиностроительными рамками и серверами для внедрения в производство. Операционируйте весь процесс Machine Learning так, чтобы он был воспроизводимым и поддерживаемым.

Формат курса

Интерактивная лекция и дискуссия. Много упражнений и практики. Реализация в живой лабораторной среде.

Курс персонализации опций

Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.

This instructor-led, live training in Казахстан (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to an AWS EC2 server. By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on AWS.
• Use EKS (Elastic Kubernetes Service) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on AWS.
• Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
• Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
• Leverage other AWS managed services to extend an ML application.

This instructor-led, live training in Казахстан (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to Azure cloud. By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on Azure.
• Use Azure Kubernetes Service (AKS) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on Azure.
• Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
• Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
• Leverage other AWS managed services to extend an ML application.

This instructor-led, live training in Казахстан (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to Google Cloud Platform (GCP). By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on GCP and GKE.
• Use GKE (Kubernetes Kubernetes Engine) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on GCP.
• Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
• Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
• Leverage other GCP services to extend an ML application.

This instructor-led, live training in Казахстан (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to IBM Cloud Kubernetes Service (IKS). By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
• Use IKS to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on IBM Cloud.
• Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
• Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
• Leverage other IBM Cloud services to extend an ML application.

Kubeflow Это инструмент для создания Machine Learning (ML) на Kubernetes легкий, портативный и скалируемый. AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) является услугой, управляемой Amazon для выполнения Kubernetes на AWS. Этот инструктор-управляемый, живый обучение (онлайн или на сайте) направлено на разработчиков и ученых данных, которые хотят построить, внедрить и управлять рабочими потоками машинного обучения на Kubernetes. К концу обучения участники смогут:

Инсталляция и настройка Kubeflow на предварительном и в облаке с помощью AWS EKS (Elastic Kubernetes Service). Строить, расположить и управлять рабочими потоками ML на основе Docker контейнеров и Kubernetes. Используйте целые трубопроводы машинного обучения в различных архитектурах и облачных средах. Используйте Kubeflow для шпионажа и управления ноутбуками Jupyter. Создайте ML-тренировку, гиперпараметры и обслуживайте рабочие нагрузки на нескольких платформах.

Формат курса

Интерактивная лекция и дискуссия. Много упражнений и практики. Реализация в живой лабораторной среде.

Курс персонализации опций

Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.

Kubeflow В этом смысле мы говорим о том, что в этом смысле мы говорим о том, что мы говорим об этом. TensorFlow является одной из самых популярных библиотек машинного обучения. Kubernetes является оркестрационной платформой для управления контейнерными приложениями. OpenShift является платформой разработки облачных приложений, которая использует Docker контейнеры, организованные и управляемые Kubernetes, на основе Red Hat Enterprise Linux. Эта инструкторская, живая подготовка (онлайн или на сайте) направлена на инженеров, которые хотят развернуть Machine Learning рабочие нагрузки в OpenShift на премьере или гибридный облак.

К концу обучения участники смогут: В этом смысле он и т. д., и т. д., и т. д., и т. д., и т. д. Используйте OpenShift для упрощения работы по инициативе Kubernetes кластера. Создание и внедрение Kubernetes трубопровода для автоматизации и управления ML-моделями в производстве. Тренировка и развертывание TensorFlow ML моделей на нескольких GPU и машин, работающих параллельно. Звоните услуги общественного облака (например, услуги AWS) изнутри OpenShift для расширения приложения ML.

Формат курса

Интерактивная лекция и дискуссия. Много упражнений и практики. Реализация в живой лабораторной среде.

Курс персонализации опций

Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.

Kubeflow Это инструмент для создания Machine Learning (ML) на Kubernetes легкий, портативный и скалируемый. Этот инструктор-управляемый, живый обучение (онлайн или на сайте) направлено на разработчиков и ученых данных, которые хотят построить, внедрить и управлять рабочими потоками машинного обучения на Kubernetes. К концу обучения участники смогут:

Настройка и настройка Kubeflow на премьере и в облаке. Строить, расположить и управлять рабочими потоками ML на основе Docker контейнеров и Kubernetes. Используйте целые трубопроводы машинного обучения в различных архитектурах и облачных средах. Используйте Kubeflow для шпионажа и управления ноутбуками Jupyter. Создайте ML-тренировку, гиперпараметры и обслуживайте рабочие нагрузки на нескольких платформах.

Формат курса

Интерактивная лекция и дискуссия. Много упражнений и практики. Реализация в живой лабораторной среде.

Курс персонализации опций

Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации. Для получения дополнительной информации о Kubeflow, пожалуйста, посетите: https://github.com/kubeflow/kubeflow

MLflow является платформой открытого источника для упрощения и управления жизненным циклом машинного обучения. Он поддерживает любую библиотеку ML (машинное обучение), алгоритм, инструмент развертывания или язык. Просто добавьте MLflow к существующему ML-коду, чтобы поделиться кодом в любой библиотеке ML, которая используется в вашей организации. Этот инструктор-управляемый, живый обучение (онлайн или онлайн) направлено на ученых данных, которые хотят перейти за рамки строительства моделей ML и оптимизировать процесс создания, отслеживания и внедрения моделей ML. К концу обучения участники смогут:

Инсталляция и конфигурация MLflow и связанных с ними ML-библиотек и рамок. Оценить важность отслеживаемости, воспроизводимости и развертываемости модели МЛ Развертывайте модели ML на различные общественные облака, платформы или серверы на премьере. Скалируйте процесс внедрения МЛ, чтобы подготовить нескольких пользователей, которые сотрудничают над проектом. Создайте центральный реестр для экспериментов, воспроизведения и внедрения моделей ML.

Формат курса

Интерактивная лекция и дискуссия. Много упражнений и практики. Реализация в живой лабораторной среде.

Курс персонализации опций

Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.