MLOps for Azure Machine Learning 培训

此针对具有中级至高级经验的高级人工智能工程师和数据科学家的中国（在线或现场）培训课程旨在通过现代MLOps实践有效地提高DeepSeek模型性能、降低延迟和部署人工智能解决方案。

培训结束时，参与者将能够：

• 优化效率、准确性和可伸缩性的DeepSeek模型。
• 实施MLOps和模型版本控制的最佳实践。
• 在云端和本地基础设施上部署DeepSeek模型。
• 有效监控、维护和扩展人工智能解决方案。

该培训允许代表提高他们的 Microsoft Azure 解决方案设计技能。

在本次培训之后，学员将了解 Azure 服务的特性和功能，以便能够识别权衡，并做出设计公共云和混合云解决方案的决策。

在培训期间，将定义适当的基础设施和平台解决方案，以满足整个解决方案生命周期中所需的功能、操作和部署要求。

Azure Bot Service 结合了 Microsoft Bot Framework 和 Azure 功能，能够快速开发智能机器人。

在这次讲师指导的线下培训中，参与者将学习如何轻松使用 Microsoft Azure 创建智能机器人。

培训结束后，参与者将能够：

• 学习智能机器人的基础知识
• 学习如何使用云应用程序创建智能机器人
• 了解如何使用 Microsoft Bot Framework、Bot Builder SDK 和 Azure Bot Service
• 了解如何使用机器人模式设计机器人
• 使用 Microsoft Azure 开发他们的第一个智能机器人

受众

• 开发者
• 爱好者
• 工程师
• IT 专业人员

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和大量动手实践

Docker是一个容器化平台，用于为ML系统构建可重复、可移植和可扩展的环境。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望使用Docker容器化并操作完整ML管道的中级到高级技术专业人员。

培训结束后，学员将能够：

• 容器化ML训练、验证和推理工作负载。
• 使用Docker和支持工具设计和编排端到端ML管道。
• 为ML组件实现版本控制、可重复性和CI/CD。
• 在容器化环境中部署、监控和扩展ML服务。

课程形式

• 互动讲座，辅以实际演示。
• 专注于构建真实ML管道组件的实践练习。
• 端到端容器化工作流程的实时实验。

课程定制选项

• 如需根据特定ML基础设施需求定制培训，请联系我们讨论选项。

在这次由讲师指导的中国线下或远程培训中，参与者将通过学习创建一个示例云应用程序，掌握Microsoft Azure的基本概念、组件和服务。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解Microsoft Azure的基础知识
• 了解不同的Azure工具和服务
• 学习如何使用Azure构建云应用程序

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）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（弹性 Kubernetes 服务）在本地和云端安装和配置 Kubeflow。
• 基于 Docker 个容器和 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、超参数调优并为工作负载提供服务。

本课程为讲师指导的中国线下或线上培训，面向希望将机器学习工作负载部署到 AWS EC2 服务器的工程师。

培训结束后，参与者将能够：

• 在 AWS 上安装和配置 Kubernetes、Kubeflow 及其他所需软件。
• 使用 EKS（Elastic Kubernetes Service）简化在 AWS 上初始化 Kubernetes 集群的工作。
• 创建并部署 Kubernetes 流水线，以自动化和管理生产环境中的 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 AWS 托管服务扩展 ML 应用。

此由讲师指导的现场培训（在线或现场）主要针对希望将 Machine Learning 工作负载部署到 Azure 云的工程师。

培训结束后，学员将能够：

• 在 Azure 上安装并配置 Kubernetes、Kubeflow 及其他所需软件。
• 使用 Azure Kubernetes 服务（AKS）简化在 Azure 上初始化 Kubernetes 集群的工作。
• 创建并部署 Kubernetes 管道，用于自动化和管理生产中的 ML 模型。
• 在多个GPU和并行运行的机器上训练和部署TensorFlowML模型。
• 利用其他 AWS 托管服务来扩展 ML 应用程序。

Kubeflow 是一个开源平台，旨在简化在 Kubernetes 上构建、训练和部署机器学习工作负载的过程。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望使用 Kubeflow 构建可靠机器学习工作流的初级到中级专业人士。

完成本培训后，学员将掌握以下技能：

• 熟悉 Kubeflow 生态系统及其核心组件。
• 使用 Kubeflow Pipelines 构建可重复的工作流。
• 在 Kubernetes 上运行可扩展的训练任务。
• 使用 Kubeflow Serving 高效部署机器学习模型。

课程形式

• 引导式演示与协作讨论。
• 使用真实 Kubeflow 组件的实践操作。
• 构建端到端机器学习工作流的实际练习。

课程定制选项

• 可根据团队的技术栈和项目需求定制本培训内容。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）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 个容器和 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、超参数调优并为工作负载提供服务。

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、可再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，以适应在项目上进行协作的多个用户。
• 设置中央注册表以试验、复制和部署 ML 模型。

本次由讲师指导的培训在中国（线上或线下）面向希望评估现有方法和工具的工程师，以便在组织内采用MLOps时做出明智的决策。

通过本培训，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团队，以构建和支持MLOps系统。
• 准备、验证和版本化数据以供ML模型使用。
• 了解ML管道的组件及构建所需的工具。
• 实验不同的机器学习框架和服务器，以部署到生产环境。
• 操作化整个机器学习过程，使其可重现和可维护。

MLOps on Kubernetes 是一个框架，用于通过容器化流水线和GitOps工作流自动化机器学习的训练、验证、打包和部署。

本课程由讲师指导，提供线上或线下培训，面向希望构建自动化、可扩展的MLOps流水线的中级从业者。

完成本培训后，学员将能够：

• 设计端到端的机器学习CI/CD流水线。
• 实现用于模型部署和版本控制的GitOps工作流。
• 自动化机器学习模型的训练、测试和打包。
• 集成监控、告警和回滚策略。

课程形式

• 讲师引导的演讲和技术深入探讨。
• 实践练习，构建真实的CI/CD工作流。
• 实时实验室练习，部署机器学习工作负载到Kubernetes。

课程定制选项

• 组织可以请求与内部MLOps工具和基础设施相匹配的定制内容。