香港現場MLOps培訓

本課程爲講師引導的培訓，在香港（線上或線下）進行，面向具有中高級經驗的AI工程師和數據科學家，旨在通過現代MLOps實踐，提升DeepSeek模型的性能，減少延遲，並高效部署AI解決方案。

培訓結束後，學員將能夠：

• 優化DeepSeek模型，提升效率、準確性和可擴展性。
• 實施MLOps和模型版本控制的最佳實踐。
• 在雲端和本地基礎設施上部署DeepSeek模型。
• 有效監控、維護和擴展AI解決方案。

Kubernetes上的MLOps 是一套框架，透過容器化管線與 GitOps 工作流程，自動執行機器學習模型訓練、驗證、打包與部署。

本課程為授課式、現場培訓（線上或離線），針對中階從業者，協助建構自動化且可擴展的 Kubernetes MLOps 管線。

完成培訓後，學員將能：

• 設計端到端的機器學習 CI/CD 管線。
• 實作 GitOps 工作流程，用於模型部署與版本控管。
• 自動化 ML 模型的訓練、測試與打包。
• 整合監控、警報與回滾策略。

課程形式

• 講師引導的簡報與技術深潛。
• 建立真實世界 CI/CD 工作流程的實作練習。
• 部署 ML 工作負載至 Kubernetes 的現場實驗。

課程客製化選項

• 機構可要求針對內部 MLOps 工具與基礎設施的客製化內容。

Kubeflow 是一個開源平台，旨在簡化在 Kubernetes 上建置、訓練和部署機器學習工作負載的過程。

此課程為講師授課的實作培訓（線上或離線），適用於希望使用 Kubeflow 建置可靠 ML 工作流的初級至中級專業人員。

完成培訓後，學員將獲得以下技能：

• 熟悉 Kubeflow 生態系統及核心元件。
• 使用 Kubeflow Pipelines 建置可重現的工作流。
• 在 Kubernetes 上執行可擴展的訓練任務。
• 使用 Kubeflow Serving 高效部署機器學習模型。

課程形式

• 引導式演示與協作討論。
• 使用真實 Kubeflow 元件的實作實驗。
• 建置端到端 ML 工作流的實務練習。

課程客製化選項

• 可安排客製化版本的培訓，以符合您團隊的技術棧和專案需求。

This instructor-led training in 香港 guides professionals through containerizing complete ML pipelines using Docker. Participants will master building reproducible environments, orchestrating training and inference workloads, and implementing CI/CD for scalable MLOps deployments.

本課程為講師帶領的培訓，地點為 香港（線上或線下），專為希望在 Kubernetes 上構建、部署及管理機器學習工作流的開發人員和數據科學家而設計。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 在本地環境和雲環境中安裝並配置 Kubeflow。
• 基於 Docker 容器和 Kubernetes 構建、部署及管理 ML 工作流。
• 在多種架構和雲環境中執行完整的機器學習管道。
• 使用 Kubeflow 啟動並管理 Jupyter 筆記本。
• 跨多個平台構建 ML 訓練、超參數調優及服務工作負載。

本次由講師指導的培訓在香港（線上或線下）面向希望評估當前可用方法和工具的工程師，以便在組織內採用MLOps時做出明智的決策。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 安裝和配置各種MLOps框架和工具。
• 組建具備正確技能的團隊，以構建和支持MLOps系統。
• 準備、驗證和版本化數據以供ML模型使用。
• 瞭解ML管道的組件及其所需的工具。
• 實驗不同的機器學習框架和服務器，以部署到生產環境。
• 將整個機器學習過程操作化，使其可重現和可維護。