MLOps Schulungen in Deutschland

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene KI-Ingenieure sowie Datenwissenschaftler mit mittlerer bis hoher Kompetenz, die die Leistungsfähigkeit der DeepSeek-Modelle steigern, Latenzzeiten minimieren und mithilfe moderner MLOps-Verfahren KI-Lösungen effizient bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die DeepSeek-Modelle hinsichtlich Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Bewährte Verfahren im Bereich MLOps sowie Modellversionierung umzusetzen.
• DeepSeek-Modelle sowohl in Cloud- als auch lokalen Infrastrukturen einzusetzen.
• KI-Lösungen effektiv zu überwachen, zu warten und zu skalieren.

MLOps auf Kubernetes ist ein Framework zur Automatisierung des Trainings, der Validierung, Packung und Bereitstellung von maschinellen Lernsmodellen mittels containerbasierter Pipelines sowie GitOps-Workflows.

Dieses praxisorientierte, vom Kursleiter moderierte Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Anwender mit Grundkenntnissen, die automatisierte und skalierbare MLOps-Pipelines auf Kubernetes erstellen möchten.

Nach Abschluss des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• End-to-End-CI/CD-Pipelines für maschinelles Lernen zu entwerfen.
• GitOps-Workflows zur Modellbereitstellung und Versionsverwaltung umzusetzen.
• Das Training, Testen sowie Verpacken von ML-Modellen zu automatisieren.
• Überwachungs-, Alarm- und Rollback-Strategien einzubinden.

Aufbau des Kurses

• Präsentationen und technische Vertiefungen unter Anleitung des Kursleiters.
• Praktische Übungen zur Erstellung realer CI/CD-Workflows.
• Laborübungen zur Live-Bereitstellung von ML-Arbeitslasten auf Kubernetes.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Organisationen können eine an ihre internen MLOps-Werkzeuge und Infrastruktur angepasste Inhaltsgestaltung anfordern.

Kubeflow ist eine Open-Source-Plattform, die den Aufbau, das Training sowie die Implementierung von Machine-Learning-Arbeitsabläufen auf Kubernetes erheblich vereinfacht.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung eines Instruktors – online oder vor Ort – richtet sich an Einsteiger sowie Fortgeschrittene, die zuverlässige ML-Workflows mithilfe von Kubeflow erstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses verfügen die Teilnehmenden über folgende Fähigkeiten:

• Sie kennen das Kubeflow-Ökosystem sowie seine wichtigsten Komponenten.
• Sie können reproduzierbare Workflows mithilfe von Kubeflow Pipelines erstellen.
• Sie sind in der Lage, skalierbare Trainingsaufgaben auf Kubernetes auszuführen.
• Sie wissen, wie man Machine-Learning-Modelle effizient mithilfe von Kubeflow Serving bereitstellt.

Ablauf des Kurses

• Geleitete Präsentationen sowie interaktive Diskussionen.
• Praktische Übungen mit realen Kubeflow-Komponenten.
• Anwendungsbezogene Aufgaben zur Erstellung kompletter ML-Workflows.

Individuelle Anpassungen des Kurses

• Auf Wunsch können speziell angepasste Kursversionen erstellt werden, die perfekt zu Ihrer technischen Infrastruktur und den Projektanforderungen passen.

Docker ist eine Containerisierungsplattform, mit der reproduzierbare, portable und skalierbare Umgebungen für ML-Systeme erstellt werden.

Dieser praxisorientierte, live durchgeführte Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die vollständige ML-Pipelines mit Docker containerisieren und operationalisieren möchten.

Nach Abschluss des Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• ML-Workloads für Training, Validierung und Inferenz zu containerisieren.
• End-to-End-ML-Pipelines mit Docker und ergänzenden Tools zu entwerfen und zu orchestrieren.
• Versionierung, Reproduzierbarkeit und CI/CD für ML-Komponenten umzusetzen.
• ML-Dienste in containerisierten Umgebungen bereitzustellen, zu überwachen und zu skalieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge mit praktischen Demonstrationen.
• Praktische Übungen zum Aufbau realer ML-Pipeline-Komponenten.
• Live-Lab-Implementierung für End-to-End-containerisierte Workflows.

Optionen für die Anpassung des Kurses

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf spezifische ML-Infrastrukturbedürfnisse abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte, um die Möglichkeiten zu besprechen.

Dieses von einem Trainer gelebte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Data Scientists, die Machine-Learning-Workflows auf Kubernetes erstellen, bereitstellen und verwalten möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Kubeflow on-premises und in der Cloud zu installieren und zu konfigurieren.
• ML-Workflows basierend auf Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
• Ganztägige Machine-Learning-Pipelines in verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen auszuführen.
• Kubeflow zum Erstellen und Verwalten von Jupyter-Notebooks zu nutzen.
• ML-Trainings-, Hyperparameter-Tuning- und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg zu erstellen.

Dieses praxisorientierte Training unter Anleitung eines Experten in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die aktuelle Ansätze und Werkzeuge einschätzen möchten, um fundierte Entscheidungen bezüglich der Einführung von MLOps in ihrem Unternehmen zu treffen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verschiedene MLOps-Frameworks und -Tools zu installieren sowie zu konfigurieren.
• Das passende Team mit den erforderlichen Fachkenntnissen zusammenzustellen, um ein MLOps-System aufzubauen und zu unterstützen.
• Daten vorzubereiten, zu validieren sowie versionsbasiert zu verwalten, damit sie von ML-Modellen genutzt werden können.
• Die Bestandteile einer ML-Pipeline sowie die erforderlichen Werkzeuge zum Aufbauen derselben zu verstehen.
• Unterschiedliche maschinelle Lernframeworks und Server auszuprobieren, um diese in Produktivumgebungen einzusetzen.
• Den gesamten Prozess des maschinellen Lernens so zu operationalisieren, dass er reproduzierbar und wartbar bleibt.