MLOps voor Azure Machine Learning Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of onsite) is bedoeld voor AI-engineers en datawetenschappers op advanced niveau met tussenliggende tot geavanceerde ervaring die de modelprestaties willen verbeteren, de latentie willen minimaliseren en AI-oplossingen efficiënt willen implementeren met behulp van moderne praktijken.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• DeepSeek modellen optimaliseren op efficiency, nauwkeurigheid en schaalbaarheid.
• Best practices implementeren voor MLOps en modelversioning.
• DeepSeek modellen implementeren op cloud- en on-premise infrastructuur.
• AI-oplossingen effectief te monitoren, onderhouden en opschalen.

Dit trainingstijdperk stelt deelnemers in staat om hun vaardigheden in het ontwerpen van Microsoft Azure-oplossingen te verbeteren.

Na deze training zal de deelnemer de functionaliteit en mogelijkheden van Azure-services begrijpen, zodat ze afwegingen kunnen maken en beslissingen nemen voor het ontwerpen van oplossingen in de openbare en hybride cloud.

Tijdens de training worden de juiste infrastructuur- en platformoplossingen gedefinieerd om aan de functionele, operatieve en implementatievereisten te voldoen gedurende de levenscyclus van de oplossing.

Het Azure Bot Service combineert de kracht van de Microsoft Bot Framework en Azure Functions om snel intelligente bots te ontwikkelen.

In deze door een instructeur geleide, live training zullen de deelnemers leren hoe ze eenvoudig een intelligente bot kunnen maken met behulp van Microsoft Azure

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Het basisprincipe van intelligente bots begrijpen
• Leren hoe je intelligente bots kunt creëren met behulp van cloud-applicaties
• Inzicht krijgen in het gebruik van de Microsoft Bot Framework, de Bot Builder SDK en de Azure Bot Service
• Leren hoe je bots kan ontwerpen met behulp van bot-patronen
• Hun eerste intelligente bot ontwikkelen met behulp van Microsoft Azure

Doelgroep

• Ontwikkelaars
• Hobbyïsten
• Ingenieurs
• IT-professionals

Opzet van de cursus

• Gedeeltelijk college, gedeeltelijk discussie, oefeningen en veel praktijkwerk

Docker is een containerisatieplatform dat wordt gebruikt om reproduceerbare, draagbare en schaalbare omgevingen te bouwen voor ML-systemen.

Deze instructeur-led training (online of ter plaatse) is gericht op technisch personeel van middelbare tot geavanceerde niveau die willen leren hoe ze volledige ML-pipelines met Docker kunnen containeriseren en operationeel maken.

Na het voltooien van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• ML-training, validatie- en inferentiewerkbelastingen te containeriseren.
• Eind-to-eind ML-pipelines met Docker en ondersteunende tools te ontwerpen en orkestreren.
• Versiebeheer, reproduceerbaarheid en CI/CD voor ML-componenten te implementeren.
• ML-services in containeromgevingen te deployen, bewaken en schalen.

Format van de cursus

• Interactieve lessen ondersteund door praktische demonstraties.
• Handson exercises gericht op het bouwen van echte ML-pipeline-componenten.
• Live-lab implementatie voor eind-to-eind containerized workflows.

Cursus aanpassingsopties

• Voor aangepaste trainingen die specifieke ML-infrastructuurbehoeften ondersteunen, neem contact met ons op om de opties te bespreken.

Tijdens deze instructiegeleide live-training in Nederland (ter plekke of op afstand) zullen de deelnemers de fundamentele concepten, componenten en diensten van Microsoft Azure leren kennen terwijl ze een voorbeeldcloudtoepassing bouwen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van Microsoft Azure te begrijpen
• De verschillende Azure-hulpmiddelen en diensten te begrijpen
• Te leren hoe ze Azure kunnen gebruiken om cloudtoepassingen te bouwen

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Kubeflow on-premise en in de cloud met behulp van AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Bouw, implementeer en beheer ML-workflows op basis van Docker containers en Kubernetes.
• Voer volledige machine learning-pijplijnen uit op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
• Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks te maken en te beheren.
• Bouw ML-training, hyperparameterafstemming en het serveren van workloads op meerdere platforms.

Deze instructeur-ged真的ede, live training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op ingenieurs die Machine Learning werkbelastingen naar een AWS EC2-server willen implementeren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Kubernetes, Kubeflow en andere benodigde software te installeren en configureren op AWS.
• EKS (Elastic Kubernetes Service) te gebruiken om het werk van het initialiseren van een Kubernetes-cluster op AWS te vereenvoudigen.
• Een Kubernetes-pijplijn te maken en in te zetten voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
• TensorFlow ML-modellen te trainen en implementeren over meerdere GPUs en machines die parallel lopen.
• Andere AWS-beheerde services te benutten om een ML-toepassing uit te breiden.

Dit instructeurgeleide, live-training (online of on-site) is gericht op ingenieurs die Machine Learning-workloads willen implementeren in de Azure-cloud.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Kubernetes, Kubeflow en andere benodigde software te installeren en configureren op Azure.
• Azure Kubernetes Service (AKS) te gebruiken om het werk van het initializeren van een Kubernetes-cluster in Azure te vereenvoudigen.
• Een Kubernetes-pijplijn te maken en implementeren voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
• TensorFlow ML-modellen te trainen en implementeren over meerdere GPUs en machines die parallel draaien.
• Andere AWS-beheerde services te gebruiken om een ML-toepassing uit te breiden.

Kubeflow is een open-source platform ontworpen om het bouwen, trainen en deployen van machine learning werkbelastingen op Kubernetes te vereenvoudigen.

Deze instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende tot middelbare professionals die betrouwbare ML-werkstromen willen bouwen met Kubeflow.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers de vaardigheden hebben om:

• De Kubeflow-ecosysteem en kerncomponenten te navigeren.
• Reproduceerbare werkstromen te bouwen met Kubeflow Pipelines.
• Schaalbare trainingstaken uit te voeren op Kubernetes.
• Machine learning-modellen efficient te serveren met Kubeflow Serving.

Format van de cursus

• Begeleide presentaties en samenwerkende discussies.
• Hands-on labs met echte Kubeflow-componenten.
• Praktische oefeningen om end-to-end ML-werkstromen te bouwen.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Aangepaste versies van deze training kunnen worden geregeld om in te lijnen met de technologystack en projectbehoeften van uw team.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Kubeflow op locatie en in de cloud.
• Bouw, implementeer en beheer ML-workflows op basis van Docker containers en Kubernetes.
• Voer volledige machine learning-pijplijnen uit op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
• Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks te maken en te beheren.
• Bouw ML-training, hyperparameterafstemming en het serveren van workloads op meerdere platforms.

Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die verder willen gaan dan het bouwen van ML-modellen en het creatie-, tracking- en implementatieproces van ML-modellen willen optimaliseren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer MLflow en gerelateerde ML-bibliotheken en -frameworks.
• Waardeer het belang van traceerbaarheid, reproduceerbaarheid en inzetbaarheid van een ML-model
• Implementeer ML-modellen in verschillende openbare clouds, platforms of on-premise servers.
• Schaal het ML-implementatieproces zodat meerdere gebruikers aan een project kunnen samenwerken.
• Zet een centraal register op om met ML-modellen te experimenteren, deze te reproduceren en te implementeren.

Deze door instructeurs geleide live-training (online of op locatie) is gericht op ingenieurs die de aanpakken en hulpmiddelen willen evalueren die vandaag beschikbaar zijn om een weloverwogen beslissing te nemen over de voortgang van de adoptie van MLOps binnen hun organisatie.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Verschillende MLOps-frameworks en hulpmiddelen installeren en configureren.
• Het juiste team met de juiste vaardigheden samenstellen voor het opzetten en ondersteunen van een MLOps-systeem.
• Gegevens voorbereiden, valideren en versieren voor gebruik door ML-modellen.
• De componenten van een ML-pipeline begrijpen en de hulpmiddelen die nodig zijn om er een te bouwen.
• Experimenteren met verschillende machine learning-frameworks en servers voor implementatie in productie.
• Het gehele Machine Learning-proces operationaliseren zodat het reproduceerbaar en onderhoudbaar is.

MLOps op Kubernetes is een framework voor het automatiseren van de training, validatie, verpakking en implementatie van machine learning modellen met behulp van containerized pipelines en GitOps-werkstromen.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of on-site) is gericht op middelbare praktijkers die willen leren hoe ze geautomatiseerde, schaalbare MLOps-pipelines op Kubernetes kunnen bouwen.

Na het volgen van deze training zijn deelnemers in staat om:

• Eind-einde CI/CD-pipelines voor machine learning te ontwerpen.
• GitOps-werkstromen voor modelimplementatie en versiebeheer te implementeren.
• De training, testen en verpakking van ML-modellen te automatiseren.
• Monitoring, waarschuwingen en rollback-strategieën te integreren.

Format van de cursus

• Instructeurgeleide presentaties en technische diepgaande inzichten.
• Hands-on oefeningen voor het bouwen van echte CI/CD-werkstromen.
• Live-lab praktijk voor het implementeren van ML-workloads op Kubernetes.

Cursus aanpassingsmogelijkheden

• Organisaties kunnen aangevraagd aanpasbare inhoud in lijn met hun interne MLOps-hulpmiddelen en -infrastructuur.