MLOps Trainingen in Nederland

Deze door een instructeur geleide training in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor AI-engineers en datawetenschappers op gevorderd niveau met een gedegen basiskennis die hun DeepSeek-modellen verder willen verbeteren, de latentie minimaliseren en efficiënte AI-oplossingen willen implementeren volgens moderne MLOps-methoden.

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

• DeepSeek-modellen optimaliseren voor maximale efficiëntie, nauwkeurigheid en schaalbaarheid.
• Beste praktijken toepassen op het gebied van MLOps en versiebeheer van modellen.
• DeepSeek-modellen implementeren zowel in cloud- als lokale infrastructuur.
• AI-oplossingen effectief monitoren, onderhouden en schalen.

MLOps op Kubernetes biedt een raamwerk voor het automatiseren van het trainen, valideren, verpakken en implementeren van machine learning-modellen met behulp van containergebaseerde pipelines en GitOps-werkstromen.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) richt zich op professionals met een middenniveau die geïnteresseerd zijn in het bouwen van schaalbare en geautomatiseerde MLOps-pipelines op Kubernetes.

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

• End-to-end CI/CD-pipelines voor machine learning te ontwerpen.
• GitOps-werkstromen toe te passen voor het implementeren en versioneren van modellen.
• Het trainen, testen en verpakken van ML-modellen te automatiseren.
• Monitoring-, alarm- en rollback-strategieën te integreren.

Opbouw van de cursus

• Presentaties en diepgaande technische uitleg door de instructeur.
• Praktijkopdrachten waarmee deelnemers echte CI/CD-werkstromen ontwikkelen.
• Live-laboratoriumoefeningen voor het implementeren van ML-workloads op Kubernetes.

Opties voor cursusaanpassing

• Organisaties kunnen specifieke inhoud aanvragen die aansluit op hun eigen MLOps-tools en infrastructuur.

Kubeflow is een open-sourceplatform dat het eenvoudig maakt om machine learning-werkstromen te ontwikkelen, te trainen en te implementeren op Kubernetes.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een basis- tot middenniveau die betrouwbare ML-werkstromen willen realiseren met Kubeflow.

Na afronding van deze training beschikken deelnemers over de volgende vaardigheden:

• Kennis nemen van het Kubeflow-ecosysteem en de kerncomponenten.
• Reproduceerbare werkstromen opzetten met behulp van Kubeflow Pipelines.
• Schaalbare trainingstaken uitvoeren op Kubernetes.
• Machine learning-modellen efficiënt afleveren via Kubeflow Serving.

Opzet van de cursus

• Begeleide presentaties en gezamenlijke discussies.
• Praktische oefeningen met reële Kubeflow-componenten.
• Concrete opdrachten om end-to-end ML-werkstromen te ontwerpen en implementeren.

Individuele aanpassingsmogelijkheden

• Deze training kan naar wens aangepast worden zodat deze volledig aansluit bij de technologische behoeften en specifieke projectdoelstellingen van uw team.

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

Deze interactieve live training (online of op locatie) is bedoeld voor technisch professionele vakmensen met een intermediair tot gevorderd niveau die volledige ML-pipelines willen containeriseren en operationeel maken met behulp van Docker.

Na afloop van deze training zijn deelnemers in staat om:

• ML-training, validatie en inferentie-werkbelastingen te containeriseren.
• Eind-to-eind ML-pipelines te ontwerpen en te orkestreren met Docker en bijbehorende tools.
• Versiebeheer, reproduceerbaarheid en CI/CD voor ML-componenten te implementeren.
• ML-services te implementeren, te monitoren en te schalen in gecontaineriseerde omgevingen.

Opzet van de cursus

• Interactieve colleges ondersteund door praktische demonstraties.
• Hands-on oefeningen gericht op het bouwen van echte ML-pipelinecomponenten.
• Live-lab-implementation voor eind-to-eind gecontaineriseerde workflows.

Opties voor aanpassing van de cursus

• Neem voor aangepaste training die aansluit bij specifieke ML-infrastructuurbehoeften contact met ons op om de opties te bespreken.

Dit live, door een instructeur geleide training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• Kubeflow installeren en configureren in een eigen infrastructuur (on-premise) en in de cloud.
• ML-workflows bouwen, implementeren en beheren op basis van Docker-containers en Kubernetes.
• Hele machine learning-pijplijnen uitvoeren op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
• Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks op te starten en te beheren.
• ML-training, hyperparameter-tuning en serving-workloads bouwen over meerdere platforms heen.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is bedoeld voor ingenieurs die de beschikbare benaderingen en tools willen beoordelen om zo een weloverwogen keuze te maken over het invoeren van MLOps binnen hun organisatie.

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

• Verschillende MLOps-frameworks en -tools te installeren en te configureren.
• Het juiste team samen te stellen, met de benodigde vaardigheden voor het ontwikkelen en ondersteunen van een MLOps-systeem.
• Gegevens voor te bereiden, te valideren en versiebeheer aan te brengen zodat ze bruikbaar zijn voor machine learning-modellen.
• De verschillende onderdelen van een ML-pijplijn te begrijpen en de benodigde tools om deze te bouwen.
• Diverse machine learning-frameworks en servers uit te proberen voor implementatie in productieomgevingen.
• Het gehele machine learning-proces operationeel te maken, zodat het herhaalbaar en onderhoudbaar is.