MLOps για το Azure Machine Learning Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης και επιστήμονες δεδομένων προηγμένου επιπέδου με ενδιάμεση έως προηγμένη εμπειρία που επιθυμούν να βελτιώσουν την απόδοση του μοντέλου DeepSeek, να ελαχιστοποιήσουν τον λανθάνοντα χρόνο και να αναπτύξουν AI λύσεις αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας σύγχρονες MLOps πρακτικές.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα DeepSeek για αποτελεσματικότητα, ακρίβεια και επεκτασιμότητα.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για το MLOps και έκδοση μοντέλων.
• Αναπτύξτε μοντέλα DeepSeek σε υποδομές cloud και εσωτερικής εγκατάστασης.
• Παρακολουθήστε, διατηρήστε και κλιμακώστε αποτελεσματικά τις λύσεις AI.

Αυτή η κατάρτιση επιτρέπει στους μεταδότες να βελτιώσουν τις δεξιότητες σχεδιασμού λύσεων Microsoft Azure.

Μετά από αυτή την κατάρτιση, ο μεταδότης θα καταλαβαίνει τις λειτουργικές περιλήψεις και τις δυνατότητες των υπηρεσιών Azure, θα μπορεί να αναγνωρίζει εμπορικές συμβάσεις και να λαμβάνει αποφάσεις για την σχεδίαση δημόσιων και hybrid cloud λύσεων.

Κατά τη διάρκεια της κατάρτισης, θα οριστούν οι κατάλληλες λύσεις υποδομής και πλατφόρμας για να αποκρίνονται στις απαιτήσεις λειτουργικότητας, επιχειρησιακότητας και διαμόρφωσης μέσω του κύκλου ζωής της λύσης.

Η υπηρεσία Azure Bot συνδυάζει τη δύναμη του πλαισίου Microsoft Bot και των λειτουργιών Azure για να επιτρέψει τη γρήγορη ανάπτυξη έξυπνων bots.

Σε αυτό το κεκλημένο, ζωντανό εκπαιδευτικό πρόγραμμα, οι συμμετέχοντες θα μάθουν όπως εύκολα να δημιουργήσουν έξυπνο bot χρησιμοποιώντας τη Microsoft Azure

Στο τέλος αυτού του εκπαιδευτικού προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Μάθουν τα βασικά αρχίσια των έξυπνων bots
• Μάθουν πώς να δημιουργούν έξυπνα bots χρησιμοποιώντας εφαρμογές στο cloud
• Κατανοήσουν πώς να χρησιμοποιούν το Microsoft Bot Framework, το SDK Bot Builder και την υπηρεσία Azure Bot
• Κατανοήσουν πώς να σχεδιάζουν bots χρησιμοποιώντας μοτίβα bots
• Αναπτύξουν το πρώτο έξυπνο bot τους χρησιμοποιώντας τη Microsoft Azure

Διευθυντής

• Προγραμματιστές
• Φίλοι του χόμπι
• Μηχανικοί
• Επαγγελματίες ΤΠ

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος παράσταση, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαρύς πρακτικός οδηγία

Docker είναι μια πλατφόρμα δοχεύσεως που χρησιμοποιείται για την κατασκευή αναδιαμορφώσιμων, μεταφέρσιμων και διασκαλάσιμων περιβάλλοντων για συστήματα ML.

Αυτή η εκπαίδευση με καθηγητή (online ή όντωρ) απευθύνεται σε τεχνικούς επαγγελματίους μεταξύ του ενδιάμεσου και του προηγμένου επιπέδου, οι οποίοι θέλουν να δοχεύσουν και να λειτουργοποιήσουν ολόκληρες ML pipelines χρησιμοποιώντας Docker.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δοχεύουν εργάσεις καλλιέργειας, επαλήθευσης και παροχής ML.
• Σχεδιάζουν και χορεύουν από την αρχή μέχρι το τέλος ML pipelines χρησιμοποιώντας Docker και διαθέσιμα εργαλεία.
• Εφαρμόζουν αποδοχή προϊόντων, αναδιαμόρφωση και CI/CD για ML συστατικά.
• Εγκαθίστουν, παρακολουθούν και αναπτύσσουν εξαποδότως ML υπηρεσίες σε δοχευμένα περιβάλλοντα.

Μορφή του Κούρσου

• Διαδραστικές διαλέξεις υποστηριζόμενες από πρακτικές εξιστορίες.
• Πρακτικά εξασκήματα εστιασμένα στην κατασκευή πραγματικών ML pipeline συστατικών.
• Live-lab εφαρμογή για ολόκληρες δοχευμένες ροές εργασίας.

Επιλογές Προσαρμογής Κούρσου

• Για προσαρμοσμένη εκπαίδευση στα βήματα με τις συγκεκριμένες υποδομές ML, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να συζητήσουμε τις επιλογές.

Σε αυτό το διδακτικό πρόγραμμα με εποπτεία εκπαιδευτή σε Ελλάδα (σε χώρο εργασίας ή απομακρυσμένα), οι συμμετέχοντες θα μάθουν τα βασικά όρια, συστατικά και υπηρεσίες του Microsoft Azure ενώ προχωρούν στη δημιουργία μιας δειγματικής εφαρμογής στον νεφέλι.

Στο τέλος αυτής της κατάρτισης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να καταλάβουν τα βασικά του Microsoft Azure
• Να κατανοήσουν τα διάφορα εργαλεία και υπηρεσίες του Azure
• Να μάθουν πώς να χρησιμοποιήσουν το Azure για τη δημιουργία εφαρμογών στον νεφέλι

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να διαχειριστούν ροές εργασιών μηχανικής μάθησης στο Kubernetes.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Kubeflow στην εγκατάσταση και στο cloud χρησιμοποιώντας AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Δημιουργήστε, αναπτύξτε και διαχειριστείτε ροές εργασίας ML με βάση Docker κοντέινερ και Kubernetes.
• Εκτελέστε ολόκληρους αγωγούς μηχανικής εκμάθησης σε διαφορετικές αρχιτεκτονικές και περιβάλλοντα cloud.
• Χρήση του Kubeflow για δημιουργία και διαχείριση φορητών υπολογιστών Jupyter.
• Δημιουργήστε εκπαίδευση ML, συντονισμό υπερπαραμέτρων και εξυπηρέτηση φόρτου εργασίας σε πολλές πλατφόρμες.

Αυτή η εκπαιδευτική εξ αποστάσεως, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να διατέθεσουν φόρτο εργασίας μηχανικής μάθησης σε έναν server AWS EC2.

Εως το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Kubernetes, Kubeflow και άλλη απαραίτητη λογισμικό στο AWS.
• Να χρησιμοποιήσουν EKS (Elastic Kubernetes Service) για να εξυπηρητήσουν την απλοποίηση της προσωπικοποίησης μιας κλάδου Kubernetes στο AWS.
• Να δημιουργήσουν και να διαθέσουν έναν πίπα παραγωγής Kubernetes για την αυτόματη εκτέλεση και διαχείριση μοντέλων ML σε παραγωγή.
• Να εκπαιδεύσουν και να διαθέσουν TensorFlow μοντέλα ML σε πολλά GPUs και υπολογιστές τρέχοντας παράλληλα.
• Να εκμεταλλευτούν άλλες διαχειριζόμενες υπηρεσίες AWS για την επέκταση μιας εφαρμογής ML.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία υπόκειται στην καθοδήγηση του δάσκαλου (online ή on-site), απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να καταφέρουν να εφαρμόσουν φορτία δουλειάς μηχανικής μάθησης στο Azure cloud.

Το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Kubernetes, Kubeflow και άλλες απαραίτητες λογισμικές στο Azure.
• Να χρησιμοποιήσουν την Azure Kubernetes Service (AKS) για να απλοποιήσουν τη δουλειά της εκκίνησης μιας κλωβοδέσμης Kubernetes στο Azure.
• Να δημιουργήσουν και να καταφέρουν να εφαρμόσουν ένα κλωβό πίπελα Kubernetes για την αυτομάτο χειρισμό και διαχείριση ML μοντέλων σε παραγωγή.
• Να εκπαιδεύσουν και να εφαρμόσουν TensorFlow ML μοντέλα σε διάφορες GPUs και υπολογιστές που λειτουργούν σε παράλληλη λειτουργία.
• Να εκμεταλλευτούν άλλες διαχειρισμένες υπηρεσίες AWS για να επεκταθούν σε μια ML εφαρμογή.

Kubeflow είναι ένα ανοιχτό πλατφόρμα λογισμικού σχεδιασμένη να διευκολύνει την κατασκευή, εκπαίδευση και η εφαρμογή φορτίων εργασίας μηχανικής μάθησης σε Kubernetes.

Αυτή η κατεύθυνση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού, ζωντανά (online ή in-person) στοχεύει σε προфессионаλές αρχικού μέχρι διαμεσολαβητή επιπέδου, που θέλουν να κατασκευάσουν αξιόπιστα ροές εργασίας ML με τη χρήση Kubeflow.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της κατεύθυνσης, οι συμμετέχοντες θα εκτελέσουν τις δεξιότητες να:

• Να περιηγήσουν στο εκοσύστημα και τα βασικά συστατικά Kubeflow.
• Να κατασκευάζουν αναπαραγωγή ροές εργασίας με Kubeflow Pipelines.
• Να τρέχουν κλιμακώδη προσωπικές εργασίες στο Kubernetes.
• Να εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης αποδοτικά χρησιμοποιώντας Kubeflow Serving.

Μορφή του μαθήματος

• Οδηγούμενες παρουσιάσεις και συλλογικές συζητήσεις.
• Εργασίες εφαρμογών με πραγματικά συστατικά Kubeflow.
• Πρακτικές εξασκήσεις για την κατασκευή ροών ML από την αρχή μέχρι το τέλος.

Εξατομικεύσεις κατευθύνσεων μαθήματος

• Εξατομικευμένες εκδοχές αυτής της κατεύθυνσης μπορούν να διοργανωθούν για να συμφωνούν με το stack τεχνολογίας και τους απαιτήσεις έργου της ομάδας σας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να διαχειριστούν ροές εργασιών μηχανικής μάθησης στο Kubernetes.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Kubeflow στο premise και στο cloud.
• Δημιουργήστε, αναπτύξτε και διαχειριστείτε ροές εργασίας ML με βάση Docker κοντέινερ και Kubernetes.
• Εκτελέστε ολόκληρους αγωγούς μηχανικής εκμάθησης σε διαφορετικές αρχιτεκτονικές και περιβάλλοντα cloud.
• Χρήση του Kubeflow για δημιουργία και διαχείριση φορητών υπολογιστών Jupyter.
• Δημιουργήστε εκπαίδευση ML, συντονισμό υπερπαραμέτρων και εξυπηρέτηση φόρτου εργασίας σε πολλές πλατφόρμες.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση μέσω εκπαιδευτών (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να προχωρήσουν πέρα από τη δημιουργία μοντέλων ML και να βελτιστοποιήσουν τη διαδικασία δημιουργίας, παρακολούθησης και ανάπτυξης μοντέλων ML.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε τις MLflow και σχετικές βιβλιοθήκες και πλαίσια ML.
• Εκτιμήστε τη σημασία της δυνατότητας παρακολούθησης, της δυνατότητας αναπαραγωγής και της δυνατότητας ανάπτυξης ενός μοντέλου ML
• Αναπτύξτε μοντέλα ML σε διαφορετικά δημόσια σύννεφα, πλατφόρμες ή διακομιστές εσωτερικής εγκατάστασης.
• Κλιμακώστε τη διαδικασία ανάπτυξης ML για να φιλοξενήσει πολλούς χρήστες που συνεργάζονται σε ένα έργο.
• Ρυθμίστε ένα κεντρικό μητρώο για να πειραματιστείτε, να αναπαράγετε και να αναπτύξετε μοντέλα ML.

Αυτή η εκπαίδευση, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή onsite), απευθύνεται σε μηχανικούς που θέλουν να εξετάσουν τις διαθέσιμες προσεγγίσεις και εργαλεία σήμερα, για να λάβουν μια ορθολογική απόφαση για το δρόμο που θα ακολουθήσουν για τη υιοθέτηση MLOps σε εταιρεία τους.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν διάφορες πλατφόρμες και εργαλεία MLOps.
• Συνδυάσουν τη σωστή ομάδα με τις απαραίτητες δεξιότητες για τη κατασκευή και υποστήριξη ενός συστήματος MLOps.
• Προετοιμάσουν, ελέγχουν και διαχειρίζονται τα δεδομένα για χρήση από μοντέλα Μηχανικής Μάθησης.
• Κατανοήσουν τις συστατικές μερίδες ενός Pipeline ML και τα εργαλεία που χρειάζονται για τη δημιουργία του.
• Εξερευνήσουν διάφορες πλατφόρμες και σέρβερς μηχανικής μάθησης για εγκατάσταση σε παραγωγικό περιβάλλον.
• Επιχειρηματικοποιήσουν την ολική διαδικασία Μηχανικής Μάθησης, ώστε να γίνει αναπαραγωγική και εφαρμόσιμή.

MLOps στο Kubernetes είναι ένα πλαίσιο για την αυτομάτωση του καταδόρου, επαλήθευσης, πακέτοποίησης και διανομής μοντέλων μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας παραγωγικές γραμμές σε δοχεία και ρολόγια GitOps.

Αυτή η εκπαιδευτική παρουσίαση (online ή on-site) στοχεύει σε μεταξύ-επίπεδα εφαρμογές που θέλουν να δημιουργήσουν αυτόματες, κλιμακωτές MLOps παραγωγικές γραμμές στο Kubernetes.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι έτοιμοι να:

• Σχεδιάζουν κλιμακωτές παραγωγικές γραμμές CI/CD για τη μηχανική μάθηση.
• Εφαρμόζουν ρολόγια GitOps για τη διανομή και διαχείριση έκδοσης μοντέλων.
• Αυτοματοποιούν το καταδόρο, το δοκιμαστικό και τη πακέτοποίηση μοντέλων ML.
• Ενσωματώνουν εποπτεία, ειδοποιήσεις και στρατηγικές ανακατάστασης.

Μορφή του Μαθήματος

• Παρουσιάσεις και πλημμυρικές αναλύσεις υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή.
• Πρακτικά ασκήματα που δημιουργούν πραγματικές κλιμακωτές ροπές CI/CD.
• Πρακτική εφαρμογή σε λειτουργικό περιβάλλον κατά τη διανομή εργασιών ML στο Kubernetes.

Επιλογές Περιγραφής Μαθήματος

• Οργανισμοί μπορούν να ζητήσουν περισπασμένο περιεχόμενο συμβατό με τα εσωτερικά εργαλεία και υποδομή MLOps.