Lokale, door een instructeur geleide live MLOps-trainingscursussen demonstreren door middel van interactieve praktijkoefeningen hoe MLOps-tools kunnen worden gebruikt om de implementatie en het onderhoud van ML-systemen in productie te automatiseren en te optimaliseren. MLOps-training is beschikbaar als 'live training op afstand' of 'live training op afstand'. Online live training (ook bekend als "live training op afstand") wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop . Live training op locatie kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Namen of in NobleProg bedrijfsopleidingscentra in Namen. NobleProg -- Uw lokale trainingsaanbieder
Namur, Hotel de Ville
NobleProg Namur, Rue de Fer, 48 , Namur, belgium, 5000
Namen
Namen is een Franstalige stad in België, sinds 1986 hoofdstad van Wallonië en hoofdstad van de provincie Namen. Bewoond sinds de Neolithische periode, zag de samenvloeiing van de Samber en de Maas de geboorte van de Romeinse stad aan het begin van onze jaartelling. Voormalig bolwerk van de graven van Namen, verbonden aan het huis van Luxemburg en vervolgens aan het Habsburgse rijk, was de citadel van Namen in de loop der jaren het middelpunt van vele belegeringen. Ondanks de schade die de conflicten hebben geleden, heeft de stad een rijk roerend en onroerend erfgoed behouden. Vandaag de regionale hoofdstad, de stad is de zetel van het parlement van Wallonië, de Waalse regering en de openbare dienst van Wallonië, maar ook de gaststad van het Internationaal Franstalig Filmfestival, het kermisfestival van Namen in mei, het Festival Verdur Rock .
De dichtstbijzijnde luchthaven bij het trainingscentrum
Internationale luchthaven Namen-Suarlee
Dichtstbijzijnde treinstation bij het trainingscentrum
Station Namen
De dichtstbijzijnde parkeerplaats bij het trainingscentrum
Deze door een instructeur geleide, live training in Namen (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 live training onder leiding van een instructeur in Namen (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 Namen (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.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (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 door instructeurs geleide live-training (online of op locatie) is gericht op ingenieurs die de aanpakken en hulpmiddelen willen evalueren die vandaag beschikbaar zijn om een weloverwogen beslissing te nemen over de voortgang van de adoptie van MLOps binnen hun organisatie.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
Verschillende MLOps-frameworks en hulpmiddelen installeren en configureren.
Het juiste team met de juiste vaardigheden samenstellen voor het opzetten en ondersteunen van een MLOps-systeem.
Gegevens voorbereiden, valideren en versieren voor gebruik door ML-modellen.
De componenten van een ML-pipeline begrijpen en de hulpmiddelen die nodig zijn om er een te bouwen.
Experimenteren met verschillende machine learning-frameworks en servers voor implementatie in productie.
Het gehele Machine Learning-proces operationaliseren zodat het reproduceerbaar en onderhoudbaar is.
Deze door een instructeur geleide live training (online of ter plekke) is bedoeld voor machine learning engineers die Azure Machine Learning en Azure DevOps willen gebruiken om MLOps-praktijken te bevorderen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
Herhaalbare workflows en machine learning-modellen te bouwen.
Het machine learning-lifecycle te beheren.
De versiegeschiedenis van modellen, activa en meer te volgen en te rapporteren.
Productie-klare machine learning-modellen overal te implementeren.
Lees meer...
Laatst bijgewerkt:
Getuigenissen (3)
De ML-ecosysteem omvat niet alleen MLFlow maar ook Optuna, hyperops, docker en docker-compose.
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Cursus - MLflow
Automatisch vertaald
De kwaliteit van de uitleg, en het grote aantal onderwerpen die worden behandeld
Hugo SECHIER - Expleo France
Cursus - Kubeflow on AWS
Automatisch vertaald
Ik heb genoten van het meedoen aan de Kubeflow training, die op afstand werd gehouden. Deze training stelde me in staat om mijn kennis van AWS-diensten, K8s en alle DevOps-tools rondom Kubeflow te versterken, wat de noodzakelijke basis is om het onderwerp adequaat aan te pakken. Ik wil Malawski Marcin bedanken voor zijn geduld en professionalisme tijdens de training en het advies over beste praktijken. Malawski benadert het onderwerp vanuit verschillende invalswinkels, verschillende implementatiegereedschappen Ansible, EKS kubectl, Terraform. Nu ben ik definitief overtuigd dat ik in het juiste toepassingsgebied ben.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
MLOps training cursus in Namen, MLOps opleiding cursus in Namen, Weekend MLOps cursus in Namen, Avond MLOps training in Namen, MLOps instructeur geleid Namen, MLOps privé cursus in Namen, MLOps een op een training in Namen, MLOps boot camp in Namen, MLOps instructeur in Namen, MLOps op locatie in Namen, MLOps trainer in Namen, MLOps een op een opleiding in Namen, MLOps coaching in Namen, Weekend MLOps training in Namen, MLOps instructeur geleid in Namen,MLOps lessen in Namen, Avond MLOps cursus in Namen, MLOps on-site in Namen
