En línea o en el sitio, los cursos de capacitación MLOps en vivo dirigidos por un instructor demuestran a través de la práctica interactiva cómo usar las herramientas MLOps para automatizar y optimizar la implementación y el mantenimiento de los sistemas ML en producción.
La capacitación de MLOps está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo <a href = "https://www.dadesktop.com/>". La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Peru o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Peru.
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Programa del curso MLOps
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
28 horas
Kubeflow Es un marco para la realización de Machine Learning cargas de trabajo en Kubernetes. TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje de máquina y Kubernetes es una plataforma de orquestación para la gestión de aplicaciones containerizadas.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en un servidor AWS EC2.
Al final de este curso, los participantes podrán:
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Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en AWS.
Utilice EKS (Servicio Elástico Kubernetes) para simplificar el trabajo de iniciación de un cluster Kubernetes en AWS.
Crea y implementa un Kubernetes pipeline para la automatización y la gestión de los modelos ML en la producción.
Treinar y implementar TensorFlow modelos ML a través de múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
Leverage otros servicios gestionados por AWS para extender una aplicación ML.
-
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
28 horas
Kubeflow Es un marco para la realización de Machine Learning cargas de trabajo en Kubernetes. TensorFlow es una de las bibliotecas de aprendizaje de máquina más populares. Kubernetes es una plataforma de orquestación para la gestión de aplicaciones containerizadas.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en Azure nube.
Al final de este curso, los participantes podrán:
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Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en Azure.
Utilice Azure Kubernetes Servicio (AKS) para simplificar el trabajo de iniciar un Kubernetes cluster en Azure.
Crea y implementa un Kubernetes pipeline para la automatización y la gestión de los modelos ML en la producción.
Treinar y implementar TensorFlow modelos ML a través de múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
Leverage otros servicios gestionados por AWS para extender una aplicación ML.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
28 horas
Kubeflow Es un marco para la realización de Machine Learning cargas de trabajo en Kubernetes. TensorFlow es una de las bibliotecas de aprendizaje de máquina más populares. Kubernetes es una plataforma de orquestación para la gestión de aplicaciones containerizadas.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en Google Cloud Platform (GCP).
Al final de este curso, los participantes podrán:
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Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en GCP y GKE.
Utilice GKE (Kubernetes Kubernetes Motor) para simplificar el trabajo de iniciar un Kubernetes cluster en GCP.
Crea y implementa un Kubernetes pipeline para la automatización y la gestión de los modelos ML en la producción.
Treinar y implementar TensorFlow modelos ML a través de múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
Ofrecer otros servicios de GCP para extender una aplicación ML.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
28 horas
Kubeflow Es un marco para la realización de Machine Learning cargas de trabajo en Kubernetes. TensorFlow es una de las bibliotecas de aprendizaje de máquina más populares. Kubernetes es una plataforma de orquestación para la gestión de aplicaciones containerizadas.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en el IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
Al final de este curso, los participantes podrán:
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Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
Utilice IKS para simplificar el trabajo de iniciar un cluster Kubernetes en IBM Cloud.
Crea y implementa un Kubernetes pipeline para la automatización y la gestión de los modelos ML en la producción.
Treinar y implementar TensorFlow modelos ML a través de múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
Leverage otros servicios de IBM Cloud para extender una aplicación ML.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
35 horas
MLOps es un conjunto de herramientas y metodologías para combinar las prácticas Machine Learning y DevOps. El objetivo de MLOps es automatizar y optimizar el despliegue y el mantenimiento de los sistemas ML en la producción.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a ingenieros que desean evaluar los enfoques y herramientas disponibles hoy para tomar una decisión inteligente en el camino hacia adelante en la adopción MLOps dentro de su organización.
Al final de este curso, los participantes podrán:
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Instalar y configurar diferentes MLOps cuadros y herramientas.
Reunir el tipo adecuado de equipo con las habilidades adecuadas para construir y apoyar un sistema MLOps.
Preparación, validación y versión de los datos para el uso por los modelos ML.
Comprender los componentes de un tubo ML y las herramientas necesarias para construir uno.
Experimenta con diferentes sistemas de aprendizaje de máquina y servidores para el despliegue a la producción.
Operar todo el proceso Machine Learning para que sea reproducible y sostenible.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
35 horas
Kubeflow es un conjunto de herramientas para hacer Machine Learning (ML) en Kubernetes fácil, portátil y escalable. AWS EKS (Elástico Kubernetes Servicio) es un servicio administrado por Amazon para la ejecución del Kubernetes en AWS.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que desean construir, implementar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje de máquina en Kubernetes.
Al final de este curso, los participantes podrán:
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Instalar y configurar Kubeflow en la premisa y en la nube utilizando AWS EKS (Servicio Elástico Kubernetes).
Construcción, implementación y gestión de flujos de trabajo ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
Ejecuta todos los tubos de aprendizaje de máquina en diversas arquitecturas y en ambientes en la nube.
Usar Kubeflow para espallar y gestionar las notas de Jupyter.
Construye la formación de ML, el tuning de hiperparámetros y el servicio de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
28 horas
Kubeflow es un marco para ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes. TensorFlow es una de las bibliotecas de aprendizaje automático más populares. Kubernetes es una plataforma de orquestación para administrar aplicaciones en contenedores. OpenShift es una plataforma de desarrollo de aplicaciones en la nube que utiliza contenedores Docker, orquestados y gestionados por Kubernetes, sobre la base de Red Hat Enterprise Linux.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean implementar cargas de trabajo de aprendizaje automático en una OpenShift nube local o híbrida.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubernetes y Kubeflow en un clúster de OpenShift.
Utilice OpenShift para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes.
Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
Llame a los servicios de nube pública (por ejemplo, los servicios de AWS) desde OpenShift para ampliar una aplicación de ML.
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Conferencia interactiva y discusión.
Muchos ejercicios y práctica.
Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertar una cita.
28 horas
Kubeflow es un conjunto de herramientas para hacer Machine Learning (ML) en Kubernetes fácil, portátil y escalable.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que desean construir, implementar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje de máquina en Kubernetes.
Al final de este curso, los participantes podrán:
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Instalar y configurar Kubeflow en la premisa y en la nube.
Construcción, implementación y gestión de flujos de trabajo ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
Ejecuta todos los tubos de aprendizaje de máquina en diversas arquitecturas y en ambientes en la nube.
Usar Kubeflow para espallar y gestionar las notas de Jupyter.
Construye la formación de ML, el tuning de hiperparámetros y el servicio de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
Para saber más sobre Kubeflow, por favor visite: https://github.com/kubeflow/kubeflow
21 horas
MLflow es una plataforma de código abierto para simplificar y gestionar el ciclo de vida del aprendizaje de máquina. Apoya cualquier biblioteca ML (aprendizaje de máquina), algoritmo, herramienta de implementación o lenguaje. Simplemente añade MLflow a su código ML existente para compartir el código a través de cualquier biblioteca ML que se utilice dentro de su organización.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a científicos de datos que desean ir más allá de la construcción de modelos ML y optimizar el proceso de creación, seguimiento y implementación de modelos ML.
Al final de este curso, los participantes podrán:
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Instalar y configurar MLflow y bibliotecas y cuadros ML relacionados.
Valorar la importancia de la rastreabilidad, reproductibilidad y implementación de un modelo ML
Despliegue los modelos ML a diferentes nubes públicos, plataformas o servidores en prisión.
Escale el proceso de implementación de ML para alojar a múltiples usuarios que colaboran en un proyecto.
Establecer un registro central para experimentar, reproducir y implementar los modelos ML.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Kubeflow
2023-12-08 09:30
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Kubeflow en GCP
2023-12-22 09:30
28 horas
Kubeflow
2024-01-05 09:30
35 horas
Kubeflow en AWS
2024-01-19 09:30
28 horas
Kubeflow en GCP
2024-02-02 09:30
28 horas
Kubeflow en AWS
2024-02-16 09:30
28 horas
Kubeflow en IBM Cloud
2024-03-01 09:30
28 horas
Consultoría
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