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.

Dieses Live-Training zu Deutschland unterstützt Praktiker mit mittleren Vorkenntnissen beim Aufbau automatisierter MLOps-Pipelines auf Kubernetes. Die Teilnehmer konzipieren CI/CD-Workflows, implementieren GitOps-Strategien und stellen ML-Modelle mithilfe containerisierter Infrastruktur bereit, um skalierbare und reproduzierbare Machine-Learning-Operationen sicherzustellen.

Diese praktische Schulung in Deutschland vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, Machine-Learning-Modelle auf Kubernetes mit Kubeflow zu entwickeln, zu trainieren und bereitzustellen. Sie lernen, sich im Ökosystem zurechtzufinden, skalierbare Pipelines zu erstellen und produktionsreife Workloads mit bewährten Praktiken zu verwalten.

Dieses von einem Dozenten gelebte Training in Deutschland führt Fachkräfte durch die Containerisierung kompletter ML-Pipelines mit Docker. Die Teilnehmer werden lernen, reproduzierbare Umgebungen zu erstellen, Trainings- und Inferenz-Workloads zu orchestrieren sowie CI/CD für skalierbare MLOps-Bereitstellungen umzusetzen.

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.