北京 - 数码01大厦

北京市朝阳区光华路丙12号, 北京, 中国, 100000
中国国际贸易中心与嘉里中心之间，背倚国贸中心，与嘉里公寓隔街相望，总建筑面积共32000平...

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Kubeflow

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MLOps: CI/CD for Machine Learning

 35 小时
这种以讲师为主导的北京市朝阳区现场培训（现场或远程）针对的是希望评估当今可用的方法和工具的工程师，以便在其组织内采用MLOps的前进道路上做出明智的决定。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 安装和配置各种 MLOps 框架和工具。
  • 组建具有正确技能的正确团队，以构建和支持 MLOps 系统。
  • 准备、验证数据并对其进行版本控制，以供 ML 模型使用。
  • 了解 ML 管道的组件以及构建管道所需的工具。
  • 尝试使用不同的机器学习框架和服务器部署到生产环境。
  • 操作整个机器学习过程，使其可重现和维护。
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Kubeflow on AWS

 28 小时
这种由讲师指导的北京市朝阳区现场现场培训面向希望将Machine Learning工作负载部署到AWS EC2服务器的工程师。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 在 AWS 上安装和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他需要的软件。
  • 使用 EKS（Elastic Kubernetes Service）简化在 AWS 上初始化 Kubernetes 集群的工作。
  • 创建和部署 Kubernetes 管道，用于在生产环境中自动执行和管理 ML 模型。
  • 在多个并行运行的 GPU 和机器上训练和部署 TensorFlow ML 模型。
  • 利用其他 AWS 托管服务来扩展 ML 应用程序。
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Kubeflow on Azure

 28 小时
这种由讲师指导的北京市朝阳区现场培训（现场或远程）面向希望将Machine Learning工作负载部署到Azure云的工程师。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 在 Azure 上安装和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他所需的软件。
    • 使用 Azure Kubernetes
  • 服务 （AKS） 简化在 Azure 上初始化 Kubernetes 群集的工作。
  • 创建和部署 Kubernetes 管道，用于在生产环境中自动执行和管理 ML 模型。
  • 在多个并行运行的 GPU 和机器上训练和部署 TensorFlow ML 模型。
  • 利用其他 AWS 托管服务来扩展 ML 应用程序。
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Kubeflow on GCP

 28 小时
这种由讲师指导的北京市朝阳区现场培训（现场或远程）面向希望将Machine Learning工作负载部署到Google云平台（GCP）的工程师。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 在 GCP 和 GKE 上安装和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他需要的软件。
  • 使用 GKE（Kubernetes Kubernetes Engine）简化在 GCP 上初始化 Kubernetes 集群的工作。
  • 创建和部署 Kubernetes 管道，用于在生产环境中自动执行和管理 ML 模型。
  • 在多个 GPU 和并行运行的机器上训练和部署 TensorFlow ML 模型。
  • 利用其他 GCP 服务来扩展 ML 应用程序。
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Kubeflow on IBM Cloud

 28 小时
这种由讲师指导的北京市朝阳区现场（现场或远程）现场培训面向希望将Machine Learning工作负载部署到IBM Cloud Kubernetes Service（IKS）的工程师。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 在 IBM Cloud Kubernetes Service （IKS） 上安装和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他所需的软件。
  • 使用 IKS 简化在 IBM Cloud 上初始化 Kubernetes 集群的工作。
  • 创建和部署 Kubernetes 管道，用于在生产环境中自动执行和管理 ML 模型。
  • 在多个并行运行的 GPU 和机器上训练和部署 TensorFlow ML 模型。
  • 利用其他 IBM Cloud 服务来扩展 ML 应用程序。
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Kubeflow

 35 小时
这种以讲师为主导的北京市朝阳区现场现场培训面向希望在Kubernetes上构建，部署和管理机器学习工作流的开发人员和数据科学家。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 使用 AWS EKS（Elastic Kubernetes Service）在本地和云中安装和配置 Kubeflow。
  • 基于 Docker 容器和 Kubernetes 构建、部署和管理 ML 工作流。
  • 在不同的架构和云环境中运行整个机器学习管道。
  • 使用 Kubeflow 生成和管理 Jupyter 笔记本。
  • 跨多个平台构建 ML 训练、超参数调优和服务工作负载。
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Kubeflow on OpenShift

 28 小时
这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）面向希望将机器学习工作负载部署到 OpenShift 本地或混合云的工程师。
  • 在培训结束时，参与者将能够：
  • 在 OpenShift 集群上安装和配置 Kubernetes 和 Kubeflow。
  • 使用 OpenShift 简化初始化 Kubernetes 集群的工作。
  • 创建和部署 Kubernetes 管道，用于在生产环境中自动执行和管理 ML 模型。
  • 在多个并行运行的 GPU 和机器上训练和部署 TensorFlow ML 模型。
  • 从 OpenShift 中调用公有云服务（例如 AWS 服务）以扩展 ML 应用程序
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Kubeflow Fundamentals

 28 小时
这种以讲师为主导的北京市朝阳区现场现场培训面向希望在Kubernetes上构建，部署和管理机器学习工作流的开发人员和数据科学家。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 在本地和云端安装和配置 Kubeflow。
  • 基于 Docker 容器和 Kubernetes 构建、部署和管理 ML 工作流。
  • 在不同的架构和云环境中运行整个机器学习管道。
  • 使用 Kubeflow 生成和管理 Jupyter 笔记本。
  • 跨多个平台构建 ML 训练、超参数调优和服务工作负载。
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MLflow

 21 小时
这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）针对的是希望超越构建ML模型并优化ML模型创建，跟踪和部署过程的数据科学家。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 安装和配置 MLflow 以及相关的 ML 库和框架。
  • 了解 ML 模型的可跟踪性、可重现性和可部署性的重要性
  • 将 ML 模型部署到不同的公有云、平台或本地服务器。
  • 扩展 ML 部署过程，以适应多个用户在一个项目上进行协作。
  • 设置中央注册表以试验、复制和部署 ML 模型。
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客户评论 (2)

the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
课程 - MLflow

I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life™
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