MLOps Schulungen in Erfurt

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Ingenieure und Datenwissenschaftler mit mittlerer bis fortgeschrittener Erfahrung, die die DeepSeek-Modellleistung verbessern, Latenzzeiten minimieren und KI-Lösungen mit modernen MLOps-Praktiken effizient einsetzen möchten.

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

• Optimieren von DeepSeek-Modellen hinsichtlich Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit.
• Best Practices für MLOps und Modellversionierung zu implementieren.
• DeepSeek-Modelle in einer Cloud- und On-Premise-Infrastruktur bereitzustellen.
• KI-Lösungen effektiv zu überwachen, zu warten und zu skalieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes erstellen, einsetzen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installation und Konfiguration von Kubeflow vor Ort und in der Cloud mit AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• ML-Workflows auf der Grundlage von Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
• Ausführen ganzer Pipelines für maschinelles Lernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen.
• Verwendung von Kubeflow zum Erzeugen und Verwalten von Jupyter-Notebooks.
• ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg erstellen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes erstellen, einsetzen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installation und Konfiguration von Kubeflow vor Ort und in der Cloud.
• ML-Workflows auf der Grundlage von Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
• Ganze Pipelines für maschinelles Lernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen auszuführen.
• Verwendung von Kubeflow zum Erstellen und Verwalten von Jupyter-Notebooks.
• ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg erstellen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Machine Learning Arbeitslasten auf einem AWS EC2-Server bereitstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren und konfigurieren Sie Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf AWS.
• Verwenden Sie EKS (Elastic Kubernetes Service), um die Initialisierung eines Kubernetes-Clusters auf AWS zu vereinfachen.
• Erstellen und Bereitstellen einer Kubernetes-Pipeline zur Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion.
• Trainieren und Bereitstellen von TensorFlow ML-Modellen auf mehreren parallel laufenden GPUs und Rechnern.
• Nutzen Sie andere verwaltete AWS-Services, um eine ML-Anwendung zu erweitern.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Techniker, die Machine Learning Workloads in der Azure-Cloud bereitstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren und konfigurieren Sie Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf Azure.
• Verwenden Sie Azure Kubernetes Service (AKS), um die Initialisierung eines Kubernetes-Clusters auf Azure zu vereinfachen.
• Erstellen und Bereitstellen einer Kubernetes-Pipeline zur Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion.
• Trainieren und Bereitstellen von TensorFlow ML-Modellen auf mehreren parallel laufenden GPUs und Computern.
• Nutzen Sie andere verwaltete AWS-Services, um eine ML-Anwendung zu erweitern.

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die über die Erstellung von ML-Modellen hinausgehen und den Prozess der Erstellung, Verfolgung und Bereitstellung von ML-Modellen optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installation und Konfiguration von MLflow und verwandten ML-Bibliotheken und -Frameworks.
• die Bedeutung der Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und Einsatzfähigkeit eines ML-Modells zu erkennen
• ML-Modelle auf verschiedenen öffentlichen Clouds, Plattformen oder On-Premise-Servern bereitzustellen.
• Skalierung des ML-Bereitstellungsprozesses, um die Zusammenarbeit mehrerer Benutzer an einem Projekt zu ermöglichen.
• Einrichtung eines zentralen Registers, um mit ML-Modellen zu experimentieren, sie zu reproduzieren und einzusetzen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die die heute verfügbaren Ansätze und Werkzeuge bewerten möchten, um eine intelligente Entscheidung über den weiteren Weg bei der Einführung von MLOps in ihrem Unternehmen zu treffen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Verschiedene MLOps-Frameworks und -Tools zu installieren und zu konfigurieren.
• Das richtige Team mit den richtigen Fähigkeiten für den Aufbau und die Unterstützung eines MLOps-Systems zusammenzustellen.
• Daten für die Verwendung durch ML-Modelle vorzubereiten, zu validieren und zu versionieren.
• Verstehen der Komponenten einer ML-Pipeline und der für den Aufbau einer solchen benötigten Werkzeuge.
• Experimentieren mit verschiedenen Frameworks für maschinelles Lernen und Servern für den Einsatz in der Produktion.
• Operationalisierung des gesamten Machine Learning Prozesses, so dass er reproduzierbar und wartbar ist.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure für maschinelles Lernen, die Azure Machine Learning und Azure DevOps zur Erleichterung von MLOps Praktiken nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Reproduzierbare Arbeitsabläufe und Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
• Den Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu verwalten.
• Modellversionshistorie, Assets und mehr zu verfolgen und zu melden.
• Produktionsfähige Machine-Learning-Modelle überall bereitstellen.