MLOps Trainingen in Utrecht

Deze door instructeurs geleide live training in Utrecht (online of op locatie) is gericht op AI-ingenieurs en datawetenschappers op gevorderd niveau met ervaring op middelbaar tot hoog niveau, die de prestaties van DeepSeek-modellen willen verbeteren, latentie willen minimaliseren en AI-oplossingen efficiënt willen implementeren met behulp van moderne MLOps-praktijken.

Na afloop van deze training zijn deelnemers in staat om:

• DeepSeek-modellen te optimaliseren voor efficiëntie, nauwkeurigheid en schaalbaarheid.
• Beste praktijken voor MLOps en modelversiebeheer toe te passen.
• DeepSeek-modellen te implementeren in cloud- en on-premise-omgevingen.
• AI-oplossingen effectief te bewaken, onderhouden en schalen.

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 Utrecht (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 instructeurgeleide, live-training in Utrecht (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.