中关村MLOps培训

本课程为讲师引导的培训，在中关村（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。

This live training in 中关村 helps intermediate practitioners build automated MLOps pipelines on Kubernetes. Participants design CI/CD workflows, implement GitOps strategies, and deploy ML models using containerized infrastructure for scalable, reproducible machine learning operations.

This hands-on training in 中关村 equips you with the skills to build, train, and serve machine learning models on Kubernetes using Kubeflow. You will learn to navigate the ecosystem, author scalable pipelines, and manage production-ready workloads with best practices.

This instructor-led training in 中关村 guides professionals through containerizing complete ML pipelines using Docker. Participants will master building reproducible environments, orchestrating training and inference workloads, and implementing CI/CD for scalable MLOps deployments.

本讲师引导的培训课程在中关村进行（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关村（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。