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 Nijmegen of in NobleProg bedrijfsopleidingscentra in Nijmegen. NobleProg -- Uw lokale trainingsaanbieder
Nijmegen
Fifty Two Degrees, Jonkerbosplein 52, Nijmegen, Nederland, 6534 AB
Gelegen in FiftyTwoDegrees, een opvallende zwarte toren van 18 verdiepingen met een 'knik' in de top die schuin staat en bekend staat als een ongeëvenaard zakelijk adres in het oosten van Nederland. FiftyTwoDegrees is ontworpen als een uniek zakelijk, cultureel en sociaal centrum en is een combinatie van een hoge concentratie aan kennisbedrijven en goed doordachte kantoren die rond een centraal plein zijn gegroepeerd
Wageningen
Wageningen WUR, Stippeneng 2 , Wageningen, Nederland, 6708 WE
Wageningen ligt aan de oever van de Nederrijn. Opgravingen dateren de eerste nederzettingen in dit gebied rond het stenen tijdperk. De heuvels ten oosten van de stad boden stamen uit de bronstijd bescherming tegen overstromingen van de Rijn De stad kent een bewogen geschiedenis en is verschillende keren bezet of verwoest. Ook veranderde de Rijn in 1421 van koers, trok verder naar het zuiden en had daardoor een nadelig effect op de Wageningse handel. In de 17e eeuw begon de stad met de tabaksteelt en er waren verschillende sigarenfabrikanten. De uiterwaarden van de Rijn in het zuiden hadden ook verschillende steenfabrieken, waarvan er nog één te zien is.
In 1876 besloot de Nederlandse regering om de eerste landbouwschool in Wageningen te bouwen omdat deze in het hart van het land lag en omgeven werd door een grote verscheidenheid aan bodems. Sindsdien is de stad enorm gegroeid en is Wageningen University nu een wereldberoemde Life Sciences-universiteit. Wageningen heeft ook een belangrijke binnenhaven.
Centraal op Wageningen Campus liggen de zalen van Impulse. Het gebouw van glas en de vrolijke kleuren zorgen voor een gastvrije uitstraling . Impulse is een uitstekende locatie voor niet al te grote symposia of trainingen. Impulse bevindt zich In gebouw 115 op de Campus.
Adres: Stippeneng 2
6708 WE Wageningen
Bij de hoofd invalswegen van Wageningen staat Wageningen Campus aangegeven. Volg op de campus de P-route naar P3. Vanaf alle grote parkeerplaatsen staat de route aangegeven naar de afzonderlijke gebouwen op de campus. Het gebouwnummer van Impulse is 115.
Arnhem
Arnhem Park Tower, Nieuwe stationsstraat 20, Arnhem, Nederlands, 6811 KS
De regio Arnhem Nijmegen staat bekend als congresbestemming en kent een bloeiende voedsel- en gezondheidssector, mede dankzij de aanwezigheid van twee universiteiten.
De Parktoren is gevestigd in een modern pand dat bovenop het treinstation ligt in het centrum van de zakenwijk van Arnhem. De spoorlijn verbindt de stad met nationale en internationale steden. Bovendie ligt Arnhem dicht bij de Duitse grens en is door de vele treinroutes gemakkelijk beriekbaar. Vanaf de 13e en 14e verdieping van het centrum heeft u uitzicht over de stad en het World Trade Center ligt naast de deur.
Deze door een instructeur geleide, live training in Nijmegen (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 Nijmegen (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 Nijmegen (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 Nijmegen (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 Nijmegen (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 Nijmegen, MLOps opleiding cursus in Nijmegen, Weekend MLOps cursus in Nijmegen, Avond MLOps training in Nijmegen, MLOps instructeur geleid Nijmegen, Weekend MLOps training in Nijmegen, MLOps boot camp in Nijmegen, MLOps coaching in Nijmegen, MLOps instructeur in Nijmegen, MLOps on-site in Nijmegen, MLOps op locatie in Nijmegen, MLOps een op een training in Nijmegen, MLOps trainer in Nijmegen, MLOps een op een opleiding in Nijmegen, MLOps privé cursus in Nijmegen, MLOps instructeur geleid in Nijmegen,MLOps lessen in Nijmegen, Avond MLOps cursus in Nijmegen
