Lokale, door een instructeur geleide live MLOps-trainingscursussen demonstreren door middel van interactieve praktijkoefeningen hoe MLOps-tools kunnen worden gebruikt om de implementatie en het onderhoud van ML-systemen in productie te automatiseren en te optimaliseren. MLOps-training is beschikbaar als 'live training op afstand' of 'live training op afstand'. Online live training (ook bekend als "live training op afstand") wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop . Live training op locatie kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Leiden of in NobleProg bedrijfsopleidingscentra in Leiden. NobleProg -- Uw lokale trainingsaanbieder
Leiden
Golden Tulip/Tulip Inn Leiden Centre, Schipholweg 3, Leiden, Nederland, 2316XB
Het 4-sterrenhotel Golden Tulip Leiden Centre ligt direct naast het Tulip Inn Leiden Centre hotel; samen herbergen ze 7 sterren onder 1 dak. De hotels zijn ideaal gelegen met Leiden Centraal Station er direct tegenover en vele snelwegen binnen handbereik. Een prachtige locatie in het centrum van de historische stad Leiden vol musea en schilderachtige plekjes. Beleef, geniet en laat u inspireren.
Golden Tulip & Tulip Inn Leiden Centre beschikken over een grote diversiteit aan hotelkamers; van comfortabel en modern ingerichte standaard kamers tot luxe executive kamers. In totaal zijn er 155 kamers. Verder beschikken de hotels over een gerenoveerd restaurant genaamd "Rubens", een gezellige bar/lounge en een uitgebreid meeting & conference center.
De 6 multifunctionele zalen maken Golden Tulip & Tulip Inn Leiden Centre tot de ideale locatie voor kleine en middelgrote bijeenkomsten. De zalen hebben een capaciteit van 4 tot 100 personen. De vergaderzalen bieden talloze mogelijkheden wat betreft opstelling en technische faciliteiten. Gemak, efficiency, gastvrijheid en professionaliteit staan voorop. Alle zalen hebben airconditioning, gratis draadloos internet en daglicht.
Tot in de vroege 19e eeuw vormde de visserij de belangrijkste inkomstenbron in Noordwijk aan Zee. Na verloop van tijd begon de lokale bevolking zich echter steeds meer op het toerisme te richten. Tegenwoordig vinden er jaarlijks meer dan 1 miljoen overnachtingen plaats in het gebied. Noordwijk aan Zee bestaat uit verschillende wijken en is gelegen op de duinen. Het herbergt diverse horecagelegenheden, waaronder hotels, uitgaanscentra en restaurants, waarvan sommige direct aan het strand liggen. Bovendien is er een winkelcentrum dat op zondag geopend is. Elk jaar worden evenementen gehouden op de boulevard rond de vuurtoren op het Vuurtorenplein. De gemeente heeft een KNRM-reddingstation en een hervormde kerk uit 1647 met een preekstoel uit de 17e eeuw.
Na de fusie met de gemeente Noordwijkerhout is de grotere gemeente nu verdeeld in vier centra. Noordwijk aan Zee, oorspronkelijk een vissersdorp, is uitgegroeid tot een badplaats met een lang kustgebied van ongeveer 13 km. De stad heeft twee boulevards, elk vernoemd naar een koningin, de Koningin Wilhelmina Boulevard en de Koningin Astrid Boulevard.
Het Two Brothers Noordwijk Beach Hotel ligt aan de boulevard van Noordwijk met zicht op het dorp en de zee en heeft meerdere conferentiezalen en trainingslokalen die het de perfect plek maken voor zakelijke bijeenkomsten en stimulerende trainingen. Noordwijk is 30 minuten rijden verwijderd van Amsterdam en Den Haag en slechts 20 minuten vanaf Leiden.
Deze door een instructeur geleide, live training in Leiden (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.
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.
Kubeflow is een open-source platform dat ontworpen is om het bouwen, trainen en implementeren van machine learning workloads op Kubernetes te vergemakkelijken.
Deze instructeurgeleide live training (online of ter plaatse) is gericht op professionals met een beginnend tot gemiddeld niveau die betrouwbare ML-werkstroom willen bouwen met Kubeflow.
Na het volgen van deze training zullen de deelnemers de vaardigheden verwerven om:
De Kubeflow-ecosysteem en kerncomponenten te navigeren.
Reproduceerbare werkstroom te bouwen met Kubeflow Pipelines.
Schaalbare trainingstaak uit te voeren op Kubernetes.
Machine learning modellen efficiënt te serveren met Kubeflow Serving.
Format van de cursus
Geleide presentaties en collaboratieve discussies.
Hands-on labs met echte Kubeflow-componenten.
Praktische oefeningen om eind-aan-eind ML-werkstroom te bouwen.
Aanpassingsmogelijkheden voor de cursus
Aangepaste versies van deze training kunnen worden geregeld om in te lijnen met het technologiestap en projectvereisten van uw team.
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.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Leiden (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 Leiden (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.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Leiden (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 instructeurgeleide, live-training in Leiden (online of ter plaatse) is gericht op ingenieurs die de beschikbare methoden en tools willen evalueren om een weloverwogen beslissing te kunnen nemen over de toekomstige implementatie van MLOps binnen hun organisatie.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Diverse MLOps-frameworks en tools te installeren en configureren.
Het juiste team samen te stellen met de juiste vaardigheden voor het bouwen en ondersteunen van een MLOps-systeem.
Data op te bereiden, te valideren en te versieën voor gebruik door ML-modellen.
De componenten van een ML-pijplijn te begrijpen en de tools die nodig zijn om er één te bouwen.
Te experimenteren met verschillende machine learning-frameworks en servers voor implementatie in productie.
Het volledige Machine Learning-proces te operationaliseren, zodat het reproduceerbaar en onderhoudbaar is.
Deze door een instructeur geleide live training (online of ter plekke) is bedoeld voor machine learning engineers die Azure Machine Learning en Azure DevOps willen gebruiken om MLOps-praktijken te bevorderen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
Herhaalbare workflows en machine learning-modellen te bouwen.
Het machine learning-lifecycle te beheren.
De versiegeschiedenis van modellen, activa en meer te volgen en te rapporteren.
Productie-klare machine learning-modellen overal te implementeren.
Lees meer...
Laatst bijgewerkt:
Reviews (2)
het ML-ecosysteem niet alleen MLFlow, maar ook Optuna, Hyperopt, Docker en Docker Compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Cursus - MLflow
Automatisch vertaald
Ik vond het leuk om deel te nemen aan het Kubeflow-trainingprogramma dat op afstand plaatsvond. Deze training heeft me geholpen mijn kennis van AWS-services, K8s en alle DevOps-hulpmiddelen rondom Kubeflow te consolideren, die de noodzakelijke basis vormen om het onderwerp adequaat aan te pakken. Ik wil Malawski Marcin bedanken voor zijn geduld en professionaliteit bij het geven van training en advies over beste praktijken. Malawski benadert het onderwerp vanuit verschillende invalshoeken, met verschillende implementatietools zoals Ansible, EKS kubectl en Terraform. Nu ben ik absoluut overtuigd dat ik me in het juiste toepassingsgebied bevind.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
MLOps training cursus in Leiden, MLOps opleiding cursus in Leiden, Weekend MLOps cursus in Leiden, Avond MLOps training in Leiden, MLOps instructeur geleid Leiden, MLOps een op een opleiding in Leiden, MLOps op locatie in Leiden, MLOps coaching in Leiden, MLOps een op een training in Leiden, MLOps boot camp in Leiden, MLOps on-site in Leiden, MLOps trainer in Leiden, MLOps privé cursus in Leiden, Avond MLOps cursus in Leiden, MLOps instructeur geleid in Leiden,MLOps lessen in Leiden, MLOps instructeur in Leiden, Weekend MLOps training in Leiden
