Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot modeloptimalisatie en -implementatie
- Overzicht van DeepSeek modellen en implementatie-uitdagingen
- Model efficiëntie begrijpen: snelheid vs. nauwkeurigheid
- Belangrijke prestatiestatistieken voor AI-modellen
DeepSeek Modellen optimaliseren voor prestaties
- Technieken voor het verminderen van de inferentielatentie
- Strategieën voor modelkwantisatie en -snoeien
- Geoptimaliseerde bibliotheken gebruiken voor DeepSeek modellen
MLOps implementeren voor DeepSeek modellen
- Versiebeheer en modeltracking
- Modelretraining en -implementatie automatiseren
- CI/CD-pijpleidingen voor AI-toepassingen
DeepSeek modellen implementeren in Cloud- en On-Premise-omgevingen
- De juiste infrastructuur kiezen voor implementatie
- Implementeren met Docker en Kubernetes
- API-toegang en -authenticatie beheren
Schaalvergroten en controleren van AI-implementaties
- Load balancing-strategieën voor AI-services
- Het bewaken van modelafbraak en prestatiegedragsvermindering
- Auto-scaling implementeren voor AI-toepassingen
Beveiliging en naleving in AI-implementaties waarborgen
- Beheren van gegevensprivacy in AI-workflows
- Naleving van bedrijfs-AI-regelgeving
- Best practices voor veilige AI-implementaties
Toekomstige trends en AI-optimalisatiestrategieën
- Vooruitgang in technieken voor het optimaliseren van AI-modellen
- Opkomende trends in MLOps en AI-infrastructuur
- Een roadmap voor AI-implementatie maken
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Ervaring met het implementeren van AI-modellen en cloudinfrastructuur
- Vaardigheid in een programmeertaal (bijv. Python, Java, C++)
- Begrip van MLOps en optimalisatie van modelprestaties
Doelgroep
- AI-engineers die DeepSeek modellen optimaliseren en implementeren
- Datawetenschappers die werken aan AI-prestatietuning
- Machine learning-specialisten die cloudgebaseerde AI-systemen beheren
14 Uren
Leveringsopties
PRIVÉGROEPSTRAINING
Onze identiteit draait om het leveren van precies wat onze klanten nodig hebben.
- Pre-cursusgesprek met uw trainer
- Aanpassing van de leerervaring om uw doelen te bereiken -
- Op maat gemaakte overzichten
- Praktische, praktische oefeningen met gegevens / scenario's die herkenbaar zijn voor de cursisten
- Training gepland op een datum naar keuze
- Gegeven online, op locatie/klaslokaal of hybride door experts die ervaring uit de echte wereld delen
Private Group Prices RRP from €4560 online delivery, based on a group of 2 delegates, €1440 per additional delegate (excludes any certification / exam costs). We recommend a maximum group size of 12 for most learning events.
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
OPENBARE TRAINING
Kijk op onze public courses
Reviews (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Cursus - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
