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。

MLOps on Kubernetes 是一個框架，用於通過容器化流水線和GitOps工作流自動化機器學習的訓練、驗證、打包和部署。

本課程由講師指導，提供線上或線下培訓，面向希望構建自動化、可擴展的MLOps流水線的中級從業者。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設計端到端的機器學習CI/CD流水線。
• 實現用於模型部署和版本控制的GitOps工作流。
• 自動化機器學習模型的訓練、測試和打包。
• 集成監控、告警和回滾策略。

課程形式

• 講師引導的演講和技術深入探討。
• 實踐練習，構建真實的CI/CD工作流。
• 即時實驗室練習，部署機器學習工作負載到Kubernetes。

課程定製選項

• 組織可以請求與內部MLOps工具和基礎設施相匹配的定製內容。

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

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望使用 Kubeflow 構建可靠機器學習工作流的初級到中級專業人士。

完成本培訓後，學員將掌握以下技能：

• 熟悉 Kubeflow 生態系統及其核心組件。
• 使用 Kubeflow Pipelines 構建可重複的工作流。
• 在 Kubernetes 上運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 組件的實踐操作。
• 構建端到端機器學習工作流的實際練習。

課程定製選項

• 可根據團隊的技術棧和項目需求定製本培訓內容。

Docker是一個容器化平臺，用於爲ML系統構建可重複、可移植和可擴展的環境。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望使用Docker容器化並操作完整ML管道的中級到高級技術專業人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 容器化ML訓練、驗證和推理工作負載。
• 使用Docker和支持工具設計和編排端到端ML管道。
• 爲ML組件實現版本控制、可重複性和CI/CD。
• 在容器化環境中部署、監控和擴展ML服務。

課程形式

• 互動講座，輔以實際演示。
• 專注於構建真實ML管道組件的實踐練習。
• 端到端容器化工作流程的即時實驗。

課程定製選項

• 如需根據特定ML基礎設施需求定製培訓，請聯繫我們討論選項。

這種以講師為主導的hong-kong現場培訓（現場或遠端）面向希望在Kubernetes上構建，部署和管理機器學習工作流的開發人員和數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在本地和雲端安裝和配置 Kubeflow。
• 基於 Docker 個容器和 Kubernetes 構建、部署和管理 ML 工作流。
• 在不同的架構和雲環境中運行整個機器學習管道。
• 使用 Kubeflow 生成和管理 Jupyter 筆記本。
• 跨多個平台構建 ML 訓練、超參數調優併為工作負載提供服務。

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。

本課程爲講師指導的線下或線上培訓，面向希望使用Azure Machine Learning和Azure DevOps來推動MLOps實踐的機器學習工程師。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 構建可重複的工作流和機器學習模型。
• 管理機器學習生命週期。
• 跟蹤和報告模型版本歷史、資產等。
• 在任何地方部署生產就緒的機器學習模型。