Online MLOps Schulung in Schweiz

Diese vom Trainer 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 die Leistung von DeepSeek-Modellen verbessern, Latenzzeiten minimieren und KI-Lösungen effizient mithilfe moderner MLOps-Praktiken bereitstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• DeepSeek-Modelle hinsichtlich Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Bewährte Praktiken für MLOps und Modelversionierung umzusetzen.
• DeepSeek-Modelle in Cloud- und On-Premise-Infrastrukturen bereitzustellen.
• KI-Lösungen effektiv zu überwachen, zu warten und zu skalieren.

MLOps auf Kubernetes ist ein Framework zur Automatisierung des Trainings, der Validierung, Verpackung und Bereitstellung von Modellen maschinellen Lernens unter Verwendung containerisierter Pipelines und GitOps-Workflows.

Dieses von einem Dozenten angeleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die automatisierte, skalierbare MLOps-Pipelines auf Kubernetes erstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• End-to-End CI/CD-Pipelines für maschinelles Lernen zu entwickeln.
• GitOps-Workflows für die Bereitstellung und Versionsverwaltung von Modellen umzusetzen.
• Das Training, Testen und Verpacken von ML-Modellen zu automatisieren.
• Monitoring, Alarmierung und Rollback-Strategien zu integrieren.

Kursformat

• Von einem Dozenten angeleitete Präsentationen und technische Tiefgangsbesprechungen.
• Hands-on-Übungen zur Erstellung realer CI/CD-Workflows.
• Live-Lab-Praxis bei der Bereitstellung von ML-Arbeitslasten auf Kubernetes.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Organisationen können auf Wunsch angepassten Inhalt anfordern, der mit ihren internen MLOps-Tools und -Infrastruktur ausgerichtet ist.

Kubeflow ist eine Open-Source-Plattform, die entwickelt wurde, um das Erstellen, Training und Bereitstellen von Machine-Learning-Aufgaben in Kubernetes zu vereinfachen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Fortgeschrittenene, die lernen möchten, verlässliche ML-Workflows mit Kubeflow zu erstellen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer die Fähigkeiten erworben haben, um:

• Sich in das Kubeflow-Ökosystem und die Kernkomponenten zu navigieren.
• Wiederholbare Workflows mit Kubeflow Pipelines zu erstellen.
• Skalierbare Training-Jobs in Kubernetes auszuführen.
• Maschinelles Lernen-Modelle effizient mit Kubeflow Serving bereitzustellen.

Kursformat

• Geführte Präsentationen und kooperative Diskussionen.
• Hands-on-Lab mit echten Kubeflow-Komponenten.
• Praktische Übungen zum Erstellen von end-to-end-ML-Workflows.

Kursanpassungsoptionen

• Angepasste Versionen dieses Trainings können angeordnet werden, um sich an die Technologie-Stack und Projektanforderungen Ihres Teams anzupassen.

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

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene technische Fachleute, die lernen möchten, vollständige ML-Pipelines unter Verwendung von Docker zu containerisieren und zu operationalisieren.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ML-Trainings-, Validierungs- und Inferenzworkloads containerisieren.
• End-to-End-ML-Pipelines unter Verwendung von Docker und unterstützenden Tools entwerfen und orchestrieren.
• Versionierung, Reproduzierbarkeit und CI/CD für ML-Komponenten implementieren.
• ML-Services in containerisierten Umgebungen bereitstellen, überwachen und skalieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen mit praktischen Demonstrationen.
• Praktische Übungen, die sich auf das Erstellen realer ML-Pipeline-Komponenten konzentrieren.
• Live-Lab-Implementierung für end-to-end containerisierte Workflows.

Kursanpassungsoptionen

• Für angepasste Schulungen, die sich an spezifische ML-Infrastrukturbedürfnisse anpassen, kontaktieren Sie uns für Diskussionen über Optionen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes erstellen, einsetzen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installation und Konfiguration von Kubeflow vor Ort und in der Cloud.
• ML-Workflows auf der Grundlage von Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
• Ganze Pipelines für maschinelles Lernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen auszuführen.
• Verwendung von Kubeflow zum Erstellen und Verwalten von Jupyter-Notebooks.
• ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg erstellen.

Diese vom Dozenten geführte Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die die heutigen Ansätze und Tools bewerten möchten, um eine fundierte Entscheidung für den künftigen Einsatz von MLOps in ihrer Organisation zu treffen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verschiedene MLOps-Frameworks und Tools zu installieren und zu konfigurieren.
• Das richtige Team mit den richtigen Fähigkeiten zusammenzustellen, um ein MLOps-System aufzubauen und zu unterstützen.
• Daten für die Verwendung durch ML-Modelle vorzubereiten, zu validieren und zu versionieren.
• Die Komponenten eines ML-Pipelines und die benötigten Tools zu verstehen.
• Verschiedene Machine-Learning-Frameworks und -Server für die Produktionsbereitstellung auszuprobieren.
• Den gesamten Prozess des maschinellen Lernens so zu operationalisieren, dass er reproduzierbar und wartbar ist.

Diese von einem Dozenten geleitete, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an maschinelles Lernen Ingenieure, die lernen möchten, wie sie Azure Machine Learning und Azure DevOps verwenden können, um MLOps-Praktiken zu implementieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Reproduzierbare Workflows und maschinelle Lernmodelle erstellen.
• Den Lebenszyklus des maschinellen Lernens verwalten.
• Die Versionsgeschichte, Ressourcen und weitere Informationen der Modelle nachzuverfolgen und zu dokumentieren.
• Bereitstellungsreife maschinelle Lernmodelle überall bereitzustellen.