MLOps Schulungen in Schweiz

Diese von Instruktoren geleitete, Live-Schulung in Schweiz (Online oder vor Ort) richtet sich an KI-Ingenieure und Data Scientists auf fortgeschrittenem Niveau mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die ihre Fähigkeit zur Leistungssteigerung von DeepSeek-Modellen, zur Minimierung der Latenzzeit und zur effizienten Bereitstellung von KI-Lösungen mithilfe moderner MLOps-Praktiken verbessern möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• DeepSeek-Modelle hinsichtlich Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit optimieren.
• Beste Praktiken für MLOps und Modellversionierung umsetzen.
• DeepSeek-Modelle in Cloud- und On-Premise-Infrastrukturen bereitstellen.
• KI-Lösungen überwachen, warten und effektiv skalieren.

MLOps auf Kubernetes ist ein Framework zur Automatisierung des Trainierens, Validierens, Verpackens und Bereitstellens von Machine-Learning-Modellen mithilfe von containerisierten Pipelines und GitOps-Workflows.

Dieser vom Instructor geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Praktiker mit mittleren Kenntnissen, die automatisierte, skalierbare MLOps-Pipelines auf Kubernetes erstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses können die Teilnehmer:

• Durchgängige CI/CD-Pipelines für maschinelles Lernen entwerfen.
• GitOps-Workflows für die Modellbereitstellung und -versionierung implementieren.
• Das Training, Testing und Verpacken von ML-Modellen automatisieren.
• Monitoring-, Alerting- und Rollback-Strategien integrieren.

Format des Kurses

• Instructor-gestützte Präsentationen und technische Vertiefungen.
• Praktische Übungen zur Erstellung realer CI/CD-Workflows.
• Live-Lab-Praxis beim Bereitstellen von ML-Arbeitslasten auf Kubernetes.

Optionen zur Kursanpassung

• Organisationen können maßgeschneiderte Inhalte anfordern, die auf ihre internen MLOps-Tools und Infrastrukturen abgestimmt sind.

Kubeflow ist eine Open-Source-Plattform zur Vereinfachung des Aufbaus, des Trainings und der Bereitstellung von Machine-Learning-Workloads auf Kubernetes.

Diese von Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit Grundlagen- bis Fortgeschrittenenkenntnissen, die zuverlässige ML-Workflows mit Kubeflow aufbauen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer die folgenden Fähigkeiten erworben haben:

• Das Kubeflow-Ökosystem und die Kernkomponenten navigieren.
• Reproduzierbare Workflows mit Kubeflow Pipelines erstellen.
• Skalierbare Trainings-Jobs auf Kubernetes ausführen.
• Machine-Learning-Modelle effizient mit Kubeflow Serving bereitstellen.

Format des Kurses

• Geführte Präsentationen und kollaborative Diskussionen.
• Praxisnahe Labs mit realen Kubeflow-Komponenten.
• Praktische Übungen zum Aufbau von End-to-End-ML-Workflows.

Optionen zur Kursanpassung

• Anpassungen dieser Schulung können vereinbart werden, um sie an den Technologie-Stack und die Projektanforderungen Ihres Teams anzupassen.

Docker ist eine Containerisierungsplattform, die zum Aufbau reproduzierbarer, portabler und skalierbarer Umgebungen für ML-Systeme verwendet wird.

Dieses instruktionsgeleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte mit mittlerem bis fortgeschrittenem Kenntnisstand, die vollständige ML-Pipelines mit Docker containerisieren und in Betrieb nehmen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• ML-Workloads für Training, Validierung und Inferenz containerisieren.
• End-to-End-ML-Pipelines mit Docker und unterstützenden Tools entwerfen und orchestrieren.
• Versionierung, Reproduzierbarkeit sowie CI/CD für ML-Komponenten implementieren.
• ML-Dienste in containerisierten Umgebungen bereitstellen, überwachen und skalieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge unterstützt durch praktische Demonstrationen.
• Praktische Übungen zum Aufbau realistischer ML-Pipeline-Komponenten.
• Live-Lab-Implementierung für End-to-End-Containerarbeitsabläufe.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für angepasste Schulungen, die auf spezifische ML-Infrastrukturbedürfnisse abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte, um Optionen zu besprechen.

Dieses unter Anleitung durchgeführte Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die die aktuell verfügbaren Ansätze und Werkzeuge evaluieren möchten, um eine fundierte Entscheidung über den weiteren Weg zur Einführung von MLOps in ihrer Organisation zu treffen.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Verschiedene MLOps-Frameworks und -Werkzeuge zu installieren und zu konfigurieren.
• Ein Team mit den richtigen Kompetenzen für den Aufbau und die Unterstützung eines MLOps-Systems zusammenzustellen.
• Daten für die Nutzung durch ML-Modelle vorzubereiten, zu validieren und zu versionieren.
• Die Komponenten einer ML-Pipeline sowie die dafür benötigten Werkzeuge zu verstehen.
• Verschiedene Frameworks und Server für maschinelles Lernen zur Bereitstellung in der Produktion zu evaluieren.
• Den gesamten Prozess des maschinellen Lernens betriebsbereit zu machen, sodass er reproduzierbar und wartbar ist.