在线或现场、由讲师指导的实时 MLOps 培训课程通过交互式实践演示如何使用 MLOps 工具来自动化和优化生产中 ML 系统的部署和维护。 MLOps 培训可作为“在线实时培训”或“现场实时培训”。在线实时培训（又名“远程实时培训”）是通过交互式远程桌面进行的。现场现场培训可以在 中国 中的客户场所本地进行，也可以在 中国 中的 NobleProg 公司培训中心进行。 NobleProg——您当地的培训提供商
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MLOps Course Outlines
课程名称
课程时长
课程概览
课程名称
课程时长
课程概览
35小时
MLOps是用来结合 Machine Learning 和 DevOps 实践的工具和方法的组合。 (2)的目标是自动化和优化生产中的ML系统的部署和维护。
由教练领导,直播培训(在线或在线)旨在工程师谁希望评估今天可用的方法和工具,以做出明智的决定在前进的道路在他们的组织内采用。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
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安装和配置各种 MLOps 框架和工具。
合并合适的团队与合适的技能来构建和支持一个系统。
准备、验证和版本数据用于ML模型使用。
了解ML管道的组成部分和构建一个所需的工具。
实验用不同的机器学习框架和服务器部署到生产。
运行整个 Machine Learning 过程,使其可重复和可维持。
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互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
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要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
28小时
其次,在《古兰经》中,《古兰经》的《古兰经》中,《古兰经》的《古兰经》是《古兰经》的《古兰经》。 TensorFlow是机械学习图书馆, Kubernetes是管理集装应用的乐队平台。
由教练领导的现场培训(在线或在线)旨在针对那些希望在 AWS EC2 服务器上部署 Machine Learning 工作负载的工程师。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
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在 AWS 上安装和配置 Kubernetes、 Kubeflow 和其他必要的软件。
使用 EKS (Elastic Kubernetes Service) 简化在 AWS 上启动一个 Kubernetes 集群的工作。
创建和部署一个 Kubernetes 管道,用于自动化和管理生产中的 ML 模型。
训练和部署2ML模型在多个3s和机器运行平行。
提供其他 AWS 管理服务,以扩展 ML 应用程序。
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互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
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要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
28小时
五(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五) TensorFlow是最受欢迎的机器学习图书馆之一。 Kubernetes是管理集装箱应用的乐队平台。
由教练导,现场培训(在线或在线)是针对工程师谁希望部署 Machine Learning 工作负载到 Azure 云。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
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安装和配置 Kubernetes, Kubeflow 和其他必要的软件在 Azure。
使用 Azure Kubernetes 服务(AKS)以简化启动一个 Kubernetes 集群在 Azure 的工作。
创建和部署一个 Kubernetes 管道,用于自动化和管理生产中的 ML 模型。
训练和部署ML模型在多个模型和机器运行在平行。
提供其他 AWS 管理服务,以扩展 ML 应用程序。
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互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
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要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
28小时
五(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五)一(五) TensorFlow是最受欢迎的机器学习图书馆之一。 Kubernetes是管理集装箱应用的乐队平台。
由教练导,现场培训(在线或在线)是针对工程师谁希望部署 Machine Learning 工作负载到 Google 云平台(GCP)。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
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在 GCP 和 GKE 上安装和配置 Kubernetes、 Kubeflow 和其他必要的软件。
使用 GKE (Kubernetes Kubernetes 引擎) 简化在 GCP 上启动一个 Kubernetes 集群的工作。
创建和部署一个 Kubernetes 管道,用于自动化和管理生产中的 ML 模型。
训练和部署ML模型在多个模型和机器运行在平行。
提供其他 GCP 服务,以扩展 ML 申请。
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互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
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要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
28小时
其次,在《古兰经》中,《古兰经》的《古兰经》中,《古兰经》的《古兰经》是《古兰经》的《古兰经》。 TensorFlow是最受欢迎的机器学习图书馆之一。 Kubernetes是管理集装箱应用的乐队平台。
由教练领导的现场培训(在线或在线)旨在针对那些希望在IBM云服务(IKS)上部署工作负载(0)的工程师。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
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安装和配置 Kubernetes, Kubeflow 和其他需要的软件在 IBM Cloud Kubernetes 服务(IKS)。
使用 IKS 来简化在 IBM Cloud 上启动一个 Kubernetes 集群的工作。
创建和部署一个 Kubernetes 管道,用于自动化和管理生产中的 ML 模型。
训练和部署2ML模型在多个3s和机器运行平行。
提供其他 IBM Cloud 服务,以扩展 ML 应用程序。
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互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
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要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
35小时
以此为主,以此为主,以此为主,以此为主,以此为主。 AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) 是一款由 Amazon 管理的服务,用于在 AWS 上运行 Kubernetes。
由教练领导的现场培训(在线或在线)旨在开发人员和数据科学家,他们希望建立,部署和管理机器学习工作流。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
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使用 AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) 安装和配置 Kubeflow 在前置和云中。
建立、部署和管理基于容器和容器的ML工作流。
在各种建筑和云环境中运行整个机器学习管道。
使用 Kubeflow 扫描和管理 Jupyter 笔记本电脑。
建立ML培训,超级参数调整,并在多个平台上服务工作负载。
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互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
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要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
28小时
7. 為此,為此,為此,為此,為此,為此,為此。 TensorFlow是最受欢迎的机器学习图书馆之一。 Kubernetes是管理集装箱应用的乐队平台。 OpenShift 是云应用开发平台,使用 Docker 集装箱,由 Kubernetes 组织和管理,基于 Red Hat Enterprise Linux.
由教练领导的现场培训(在线或现场)旨在针对那些希望将工作负载部署到一个(五)即时或混合云的工程师。
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在本研讨会结束后,参与者将能够:
以此为主,以此为主,以此为主,以此为主。
使用 OpenShift 简化启动一个 Kubernetes 集群的工作。
创建和部署一个 Kubernetes 管道,以自动化和管理生产中的 ML 模型。
训练和部署ML模型在多个模型和机器运行在平行。
从内部(5)呼叫公共云服务(例如,AWS服务),以扩展ML应用程序。
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互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
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要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
28小时
以此为主,以此为主,以此为主,以此为主,以此为主。
由教练领导的现场培训(在线或在线)旨在开发人员和数据科学家,他们希望建立,部署和管理机器学习工作流。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
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安裝和安裝(3)在預測和雲中。
建立、部署和管理基于容器和容器的ML工作流。
在各种建筑和云环境中运行整个机器学习管道。
使用 Kubeflow 扫描和管理 Jupyter 笔记本电脑。
建立ML培训,超级参数调整,并在多个平台上服务工作负载。
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互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
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要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
要了解更多关于(3)的信息,请参观:(4)
21小时
MLflow 是一个开源平台,旨在简化和管理机器学习的生命周期。 它支持任何ML(机器学习)图书馆、算法、部署工具或语言。 简单地将 MLflow 添加到您的现有 ML 代码中,以便在您的组织中使用的任何 ML 图书馆中共享代码。
由教练领导,现场培训(在线或在线)旨在数据科学家谁希望超越建造ML模型,并优化ML模型创建,跟踪和部署过程。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
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安装和设置 MLflow 和相关的 ML 图书馆和框架。
评估ML模型的可追踪、可重复和可部署的重要性
将 ML 模型部署到不同的公共云、平台或现场服务器。
扩展 ML 部署过程以容纳多个用户在项目上合作。
创建一个中央记录,以实验、复制和部署ML模型。
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互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
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要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
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