hong-kong現場MLOps培訓

本課程爲講師引導的培訓，在hong-kong（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。

本課程為講師帶領的培訓，地點為 hong-kong（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hong-kong（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。