MLOps voor Azure Machine Learning Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of onsite) is bedoeld voor AI-engineers en datawetenschappers op advanced niveau met tussenliggende tot geavanceerde ervaring die de modelprestaties willen verbeteren, de latentie willen minimaliseren en AI-oplossingen efficiënt willen implementeren met behulp van moderne praktijken.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• DeepSeek modellen optimaliseren op efficiency, nauwkeurigheid en schaalbaarheid.
• Best practices implementeren voor MLOps en modelversioning.
• DeepSeek modellen implementeren op cloud- en on-premise infrastructuur.
• AI-oplossingen effectief te monitoren, onderhouden en opschalen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een tussen- tot geavanceerd niveau die AI-gestuurde cloudtoepassingen willen bouwen en implementeren met behulp van Microsoft Azure.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Evenementgedreven en serverloze toepassingen ontwikkelen met behulp van Azure Functions.
• Azure-oplossingen voor opslag en virtuele machines beheren.
• Webtoepassingen implementeren en schalen met behulp van Azure App Service en Docker-containers.
• AI, machine learning en natural language processing integreren met behulp van Azure AI Services.
• GitHub Copilot gebruiken om AI-gestuurde cloudtoepassingsontwikkeling te ondersteunen.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is gericht op ingenieurs die Azure ML's slepen-en-neerzetten platform willen gebruiken om machine learning workloads te implementeren zonder dat ze software en hardware hoeven te kopen en zonder dat ze zich zorgen hoeven te maken over onderhoud en implementatie.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Hoog nauwkeurige machine learning modellen schrijven met behulp van Python, R of zero-code tools.
• Azure's beschikbare datasets en algoritmen gebruiken om machine learning en deep learning modellen te trainen en bij te houden.
• Azure's interactieve workspace gebruiken om samen ML-modellen te ontwikkelen.
• Kies uit verschillende Azure-ondersteunde ML-frameworks zoals PyTorch, TensorFlow en scikit-learn.

Microsoft Azure Infrastructure en Deployment

Docker is een containerisatieplatform dat wordt gebruikt om reproduceerbare, draagbare en schaalbare omgevingen te bouwen voor ML-systemen.

Deze instructeur-led training (online of ter plaatse) is gericht op technisch personeel van middelbare tot geavanceerde niveau die willen leren hoe ze volledige ML-pipelines met Docker kunnen containeriseren en operationeel maken.

Na het voltooien van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• ML-training, validatie- en inferentiewerkbelastingen te containeriseren.
• Eind-to-eind ML-pipelines met Docker en ondersteunende tools te ontwerpen en orkestreren.
• Versiebeheer, reproduceerbaarheid en CI/CD voor ML-componenten te implementeren.
• ML-services in containeromgevingen te deployen, bewaken en schalen.

Format van de cursus

• Interactieve lessen ondersteund door praktische demonstraties.
• Handson exercises gericht op het bouwen van echte ML-pipeline-componenten.
• Live-lab implementatie voor eind-to-eind containerized workflows.

Cursus aanpassingsopties

• Voor aangepaste trainingen die specifieke ML-infrastructuurbehoeften ondersteunen, neem contact met ons op om de opties te bespreken.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Kubeflow on-premise en in de cloud met behulp van AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Bouw, implementeer en beheer ML-workflows op basis van Docker containers en Kubernetes.
• Voer volledige machine learning-pijplijnen uit op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
• Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks te maken en te beheren.
• Bouw ML-training, hyperparameterafstemming en het serveren van workloads op meerdere platforms.

Deze instructeur-ged真的ede, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op ingenieurs die Machine Learning werkbelastingen naar een AWS EC2-server willen implementeren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Kubernetes, Kubeflow en andere benodigde software te installeren en configureren op AWS.
• EKS (Elastic Kubernetes Service) te gebruiken om het werk van het initialiseren van een Kubernetes-cluster op AWS te vereenvoudigen.
• Een Kubernetes-pijplijn te maken en in te zetten voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
• TensorFlow ML-modellen te trainen en implementeren over meerdere GPUs en machines die parallel lopen.
• Andere AWS-beheerde services te benutten om een ML-toepassing uit te breiden.

Dit instructeurgeleide, live-training (online of on-site) is gericht op ingenieurs die Machine Learning-workloads willen implementeren in de Azure-cloud.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Kubernetes, Kubeflow en andere benodigde software te installeren en configureren op Azure.
• Azure Kubernetes Service (AKS) te gebruiken om het werk van het initializeren van een Kubernetes-cluster in Azure te vereenvoudigen.
• Een Kubernetes-pijplijn te maken en implementeren voor het automatiseren en beheren van ML-modellen in productie.
• TensorFlow ML-modellen te trainen en implementeren over meerdere GPUs en machines die parallel draaien.
• Andere AWS-beheerde services te gebruiken om een ML-toepassing uit te breiden.

Kubeflow is een open-source platform dat ontworpen is om het bouwen, trainen en implementeren van machine learning workloads op Kubernetes te vergemakkelijken.

Deze instructeurgeleide live training (online of ter plaatse) is gericht op professionals met een beginnend tot gemiddeld niveau die betrouwbare ML-werkstroom willen bouwen met Kubeflow.

Na het volgen van deze training zullen de deelnemers de vaardigheden verwerven om:

• De Kubeflow-ecosysteem en kerncomponenten te navigeren.
• Reproduceerbare werkstroom te bouwen met Kubeflow Pipelines.
• Schaalbare trainingstaak uit te voeren op Kubernetes.
• Machine learning modellen efficiënt te serveren met Kubeflow Serving.

Format van de cursus

• Geleide presentaties en collaboratieve discussies.
• Hands-on labs met echte Kubeflow-componenten.
• Praktische oefeningen om eind-aan-eind ML-werkstroom te bouwen.

Aanpassingsmogelijkheden voor de cursus

• Aangepaste versies van deze training kunnen worden geregeld om in te lijnen met het technologiestap en projectvereisten van uw team.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Kubeflow op locatie en in de cloud.
• Bouw, implementeer en beheer ML-workflows op basis van Docker containers en Kubernetes.
• Voer volledige machine learning-pijplijnen uit op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
• Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks te maken en te beheren.
• Bouw ML-training, hyperparameterafstemming en het serveren van workloads op meerdere platforms.

Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die verder willen gaan dan het bouwen van ML-modellen en het creatie-, tracking- en implementatieproces van ML-modellen willen optimaliseren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer MLflow en gerelateerde ML-bibliotheken en -frameworks.
• Waardeer het belang van traceerbaarheid, reproduceerbaarheid en inzetbaarheid van een ML-model
• Implementeer ML-modellen in verschillende openbare clouds, platforms of on-premise servers.
• Schaal het ML-implementatieproces zodat meerdere gebruikers aan een project kunnen samenwerken.
• Zet een centraal register op om met ML-modellen te experimenteren, deze te reproduceren en te implementeren.

Deze instructeurgeleide, live-training in België (online of ter plaatse) is gericht op ingenieurs die de beschikbare methoden en tools willen evalueren om een weloverwogen beslissing te kunnen nemen over de toekomstige implementatie van MLOps binnen hun organisatie.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Diverse MLOps-frameworks en tools te installeren en configureren.
• Het juiste team samen te stellen met de juiste vaardigheden voor het bouwen en ondersteunen van een MLOps-systeem.
• Data op te bereiden, te valideren en te versieën voor gebruik door ML-modellen.
• De componenten van een ML-pijplijn te begrijpen en de tools die nodig zijn om er één te bouwen.
• Te experimenteren met verschillende machine learning-frameworks en servers voor implementatie in productie.
• Het volledige Machine Learning-proces te operationaliseren, zodat het reproduceerbaar en onderhoudbaar is.

MLOps op Kubernetes is een framework voor het automatiseren van de training, validatie, verpakking en implementatie van machine learning modellen met behulp van containerized pipelines en GitOps-werkstromen.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of on-site) is gericht op middelbare praktijkers die willen leren hoe ze geautomatiseerde, schaalbare MLOps-pipelines op Kubernetes kunnen bouwen.

Na het volgen van deze training zijn deelnemers in staat om:

• Eind-einde CI/CD-pipelines voor machine learning te ontwerpen.
• GitOps-werkstromen voor modelimplementatie en versiebeheer te implementeren.
• De training, testen en verpakking van ML-modellen te automatiseren.
• Monitoring, waarschuwingen en rollback-strategieën te integreren.

Format van de cursus

• Instructeurgeleide presentaties en technische diepgaande inzichten.
• Hands-on oefeningen voor het bouwen van echte CI/CD-werkstromen.
• Live-lab praktijk voor het implementeren van ML-workloads op Kubernetes.

Cursus aanpassingsmogelijkheden

• Organisaties kunnen aangevraagd aanpasbare inhoud in lijn met hun interne MLOps-hulpmiddelen en -infrastructuur.