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MLOps for Azure Machine Learning

 14 小时
这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）针对希望使用Azure Machine Learning和Azure DevOps来促进MLOps实践的机器学习工程师。在培训结束时，参与者将能够：
  • 构建可重现的工作流和机器学习模型。
  • 管理机器学习生命周期。
  • 跟踪和报告模型版本历史记录、资产等。
  • 在任何地方部署生产就绪的机器学习模型。
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MLOps: CI/CD for Machine Learning

 35 小时
这种以讲师为主导的中国现场培训（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，以便就在其组织内采用MLOps的前进道路做出明智的决定。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。
  • 组建一支具有正确技能的正确团队，以构建和支持 MLOps 系统。
  • 准备、验证和版本控制数据以供 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进行部署到生产环境。
  • 操作整个 Machine Learning 过程，使其可复制和维护。
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Kubeflow on AWS

 28 小时
这种由讲师指导的中国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
这种由讲师指导的中国现场培训（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
这种由讲师指导的中国现场培训（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
这种由讲师指导的中国现场（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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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。
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Kubeflow

 35 小时
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。
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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。
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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™

课程 - Kubeflow

即将举行的公开课程

Kubeflow

2024-08-05 09:30
35 小时
上海 - 上海中区广场
￥ 48000 (线上)
￥ 58000 (课堂)

Kubeflow on GCP

2024-08-19 09:30
28 小时
上海 - 六八八广场
￥ 38400 (线上)
￥ 46400 (课堂)

Kubeflow on OpenShift

2024-09-02 09:30
28 小时
广州 - 广东国际大厦
￥ 38400 (线上)
￥ 41200 (课堂)

MLflow

2024-09-16 09:30
21 小时
深圳 - 新世界中心
￥ 28800 (线上)
￥ 33570 (课堂)

Kubeflow on GCP

2024-09-30 09:30
28 小时
天津 - 天津中心
￥ 38400 (线上)
￥ 42400 (课堂)

Kubeflow on OpenShift

2024-10-14 09:30
28 小时
重庆 - 环球金融中心
￥ 38400 (线上)
￥ 44400 (课堂)

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