MLOps培训课程

MLOps培训课程

在中国由讲师进行实时指导的MLOps本地培训课程。

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MLOps子类别

MLOps课程大纲

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:

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。

课程格式

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。

课程定制选项

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:

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。

课程格式

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。

课程定制选项

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:

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。

课程格式

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。

课程定制选项

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:

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。

课程格式

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。

课程定制选项

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:

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。

课程格式

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。

课程定制选项

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。

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。

课程格式

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。

课程定制选项

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:

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。

课程格式

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。

课程定制选项

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:

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。

课程格式

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。

课程定制选项

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:

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。

课程格式

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。

课程定制选项

要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。

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