MLOps培训

本课程为讲师引导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向具有中高级经验的AI工程师和数据科学家，旨在通过现代MLOps实践，提升DeepSeek模型的性能，减少延迟，并高效部署AI解决方案。

培训结束后，学员将能够：

• 优化DeepSeek模型，提升效率、准确性和可扩展性。
• 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AI解决方案。

本讲师引导的培训课程在中国进行（线上或线下），面向开发者和数据科学家，旨在帮助其在Kubernetes上构建、部署和管理机器学习工作流。

完成本课程后，参与者将能够：

• 在本地（on-premise）和云端安装并配置Kubeflow。
• 基于Docker容器和Kubernetes构建、部署和管理ML工作流。
• 在多种架构和云环境中运行完整的机器学习流水线。
• 使用Kubeflow生成并管理Jupyter笔记本。
• 在多个平台上构建ML训练、超参数调优及推理服务工作负载。

本次由讲师指导的培训在中国（线上或线下）面向希望评估当前可用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。

通过本次培训，参与者将能够：

• 安装和配置各种MLOps框架和工具。
• 组建具备正确技能的团队，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管道的组件及其所需的工具。
• 实验不同的机器学习框架和服务器，以部署到生产环境。
• 将整个机器学习过程操作化，使其可重现和可维护。