hong-kong現場MLOps培訓

此针对具有中级至高级经验的高级人工智能工程师和数据科学家的hong-kong（在线或现场）培训课程旨在通过现代MLOps实践有效地提高DeepSeek模型性能、降低延迟和部署人工智能解决方案。

培训结束时，参与者将能够：

• 优化效率、准确性和可伸缩性的DeepSeek模型。
• 实施MLOps和模型版本控制的最佳实践。
• 在云端和本地基础设施上部署DeepSeek模型。
• 有效监控、维护和扩展人工智能解决方案。

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：

• 使用 AWS EKS（彈性 Kubernetes 服務）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。

本課程爲講師指導的hong-kong線下或線上培訓，面向希望將機器學習工作負載部署到 AWS EC2 服務器的工程師。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 在 AWS 上安裝和配置 Kubernetes、Kubeflow 及其他所需軟件。
• 使用 EKS（Elastic Kubernetes Service）簡化在 AWS 上初始化 Kubernetes 集羣的工作。
• 創建並部署 Kubernetes 流水線，以自動化和管理生產環境中的 ML 模型。
• 在多個 GPU 和並行運行的機器上訓練和部署 TensorFlow ML 模型。
• 利用其他 AWS 託管服務擴展 ML 應用。

這種由講師指導的hong-kong現場培訓（現場或遠端）面向希望將Machine Learning工作負載部署到Azure雲的工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 Azure 上安裝和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他所需的軟體。
使用 Azure Kubernetes
• 服務 （AKS） 簡化在 Azure 上初始化 Kubernetes 群集的工作。
• 創建和部署 Kubernetes 管道，用於在生產環境中自動執行和管理 ML 模型。
• 在多個並行運行的 GPU 和機器上訓練和部署 TensorFlow ML 模型。
• 利用其他 AWS 託管服務來擴展 ML 應用程式。

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。

這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）針對的是希望超越構建ML模型並優化ML模型創建，跟蹤和部署過程的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 MLflow 以及相關的 ML 庫和框架。
• 瞭解 ML 模型的可跟蹤性、可再現性和可部署性的重要性
• 將 ML 模型部署到不同的公有雲、平臺或本地伺服器。
• 擴展 ML 部署過程，以適應在專案上進行協作的多個使用者。
• 設置中央註冊表以試驗、複製和部署ML模型。

本次由講師指導的培訓在hong-kong（線上或線下）面向希望評估現有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。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 安裝和配置各種MLOps框架和工具。
• 組建具有正確技能的團隊，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管道的組件及構建所需的工具。
• 實驗不同的機器學習框架和服務器，以部署到生產環境。
• 操作化整個機器學習過程，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。