Azure Machine Learning을 위한 MLOps 교육 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 중급~고급 수준의 경험을 보유한 고급 AI 엔지니어 및 데이터 과학자를 대상으로 하며 DeepSeek 모델 성능을 향상시키고 대기 시간을 최소화하며 최신 MLOps 방식을 사용하여 AI 솔루션을 효율적으로 배포하고자 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 효율성, 정확성 및 확장성을 위해 DeepSeek 모델을 최적화합니다.
• MLOps 및 모델 버전 관리를 위한 모범 사례를 구현합니다.
• 클라우드 및 온프레미스 인프라에 DeepSeek 모델을 배포합니다.
• AI 솔루션을 효과적으로 모니터링, 유지 관리하고 확장합니다.

이 교육은 참가자가 Microsoft Azure 솔루션 설계 기술을 향상시킬 수 있도록 합니다.

교육 후 참가자는 Azure 서비스의 기능과 역량을 이해하고, 장단점을 식별하며 공용 및 하이브리드 클라우드 솔루션 설계를 위한 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

교육 중에는 필요한 기능적, 운영적, 배포 요구사항을 충족시키는 적절한 인프라스트럭처 및 플랫폼 솔루션이 솔루션의 생애 주기를 통해 정의됩니다.

Azure Bot Service는 Microsoft Bot Framework와 Azure 함수의 힘을 결합하여 지능형 봇의 신속한 개발을 가능하게 합니다.

이 강사는 직접 지도하는 라이브 트레이닝에서 참가자들은 Microsoft Azure를 사용하여 지능형 봇을 쉽게 만들 수 있습니다.

이 강의가 끝난 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 지능형 봇의 기초를 학습합니다
• 클라우드 애플리케이션을 사용하여 지능형 봇을 만들 수 있습니다
• Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK, Azure Bot Service를 사용하는 방법을 이해합니다
• 봇 패턴을 사용하여 봇을 설계하는 방법을 이해합니다
• Microsoft Azure를 사용하여 첫 번째 지능형 봇을 개발합니다

대상

• 개발자
• 취미자
• 공학자
• IT 전문가

강의 형식

• 강의와 토론, 연습, 그리고 많은 실습

Docker는 재현 가능하고 이동성 있고 확장 가능한 ML 시스템 환경을 구축하기 위해 사용되는 컨테이너화 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 Docker를 사용하여 ML 파이프라인을 컨테이너화하고 운영화하려는 중급에서 고급 수준의 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 완료한 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• ML 학습, 검증, 추론 작업을 컨테이너화할 수 있습니다.
• Docker와 보조 도구를 사용하여 끝에서 끝까지의 ML 파이프라인을 설계하고 조정할 수 있습니다.
• ML 구성요소에 대한 버전 관리, 재현성, CI/CD를 구현할 수 있습니다.
• 컨테이너 환경에서 ML 서비스를 배포, 모니터링, 확장할 수 있습니다.

강의 형식

• 실용적인 시연을 지원하는 대화형 강의.
• 실제 ML 파이프라인 구성요소를 구축하기 위한 실습 연습.
• 끝에서 끝까지의 컨테이너화된 워크플로우 구현을 위한 실시간 실험실.

강의 맞춤 옵션

• 특정 ML 인프라 요구사항에 맞춘 교육을 원하시면 저희에게 문의하여 옵션을 논의해 주세요.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국 현장 또는 원격)에서는 참가자들이 예제 클라우드 애플리케이션을 만드는 과정을 통해 Microsoft Azure의 기본 개념, 구성 요소, 서비스를 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Microsoft Azure의 기초를 이해합니다.
• 다양한 Azure 도구와 서비스를 이해합니다.
• 클라우드 애플리케이션을 구축하는 데 Azure를 사용하는 방법을 배웁니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포 및 관리하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS EKS(Elastic Kubernetes 서비스)를 사용하여 온프레미스와 클라우드에서 Kubeflow을 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes를 기반으로 ML 워크플로를 구축, 배포 및 관리합니다.
• 다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행하세요.
• Kubeflow을 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에서 ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 워크로드 제공을 구축하세요.

대한민국에서 진행되는 본 트레이닝은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 엔지니어들이 AWS EC2 서버에 머신러닝 작업을 배포하길 원한다면 이 강좌를 추천드립니다.

트레이닝이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AWS에서 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• EKS(Elastic Kubernetes Service)를 사용하여 AWS에서 Kubernetes 클러스터 초기화 작업을 단순화할 수 있습니다.
• 생산 환경에서 ML 모델의 자동화와 관리를 위한 Kubernetes 파이프라인을 생성하고 배포할 수 있습니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU 및 머신에 TensorFlow ML 모델을 훈련시키고 배포할 수 있습니다.
• 다른 AWS 관리 서비스를 활용하여 ML 애플리케이션을 확장할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 Azure 클라우드에 머신러닝 작업을 배포하길 원하는 엔지니어를 대상으로 합니다.

본 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Azure에서 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성합니다.
• Azure Kubernetes Service (AKS)를 사용하여 Azure에서 Kubernetes 클러스터의 초기화 작업을 단순화합니다.
• 제작 및 배포 파이프라인을 사용하여 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델의 자동화와 관리를 위한 Kuberneres 파이프라인을 생성하고 배포합니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU와 머신에 TensorFlow 머신러닝 모델을 훈련시키고 배포합니다.
• AWS 관리 서비스를 활용하여 머신러닝 애플리케이션을 확장합니다.

Kubeflow는 Kubernetes 상에서 머신러닝 작업을 구축, 학습, 배포하는 과정을 간소화하기 위해 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 초급에서 중급 수준의 전문가를 대상으로 하며, Kubeflow를 사용하여 신뢰할 수 있는 머신러닝 워크플로우를 구축하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 기술을 습득하게 됩니다:

• Kubeflow 생태계와 핵심 구성 요소를 탐색합니다.
• Kubeflow Pipelines를 사용하여 재현 가능한 워크플로우를 구축합니다.
• Kubernetes 상에서 확장 가능한 학습 작업을 실행합니다.
• Kubeflow Serving을 사용하여 머신러닝 모델을 효율적으로 서비스합니다.

강의 형식

• 안내된 프레젠테이션과 협력적인 토론.
• 실제 Kubeflow 구성 요소를 활용한 실습.
• 머신러닝 워크플로우를 끝까지 구축하는 실용적인 연습.

강의 맞춤형 옵션

• 이 교육의 맞춤형 버전을 팀의 기술 스택과 프로젝트 요구 사항에 맞춰 조정할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포 및 관리하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 온프레미스 및 클라우드에 Kubeflow을 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes를 기반으로 ML 워크플로를 구축, 배포 및 관리합니다.
• 다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행하세요.
• Kubeflow을 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에서 ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 워크로드 제공을 구축하세요.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 ML 모델 구축을 넘어 ML 모델 생성, 추적 및 배포 프로세스를 최적화하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• MLflow 및 관련 ML 라이브러리와 프레임워크를 설치하고 구성합니다.
• ML 모델의 추적성, 재현성, 배포 가능성의 중요성을 인식합니다.
• ML 모델을 다양한 퍼블릭 클라우드, 플랫폼 또는 온프레미스 서버에 배포합니다.
• 여러 사용자가 프로젝트에서 공동 작업할 수 있도록 ML 배포 프로세스를 확장합니다.
• ML 모델을 실험, 재현, 배포하기 위한 중앙 레지스트리를 설정합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 교육을 통해 조직 내 MLOps 채택을 위한 최신 접근법과 도구를 평가하고 싶은 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

• 다양한 MLOps 프레임워크와 도구를 설치하고 구성합니다.
• MLOps 시스템을 구축하고 지원하기 위해 적절한 팀과 기술을 갖추는 방법을 학습합니다.
• ML 모델을 사용하여 데이터를 준비, 검증 및 버전 관리합니다.
• ML 파이프라인의 구성 요소와 이를 구축하는 데 필요한 도구를 이해합니다.
• 다양한 머신러닝 프레임워크와 서버를 사용하여 생산 환경에 배포합니다.
• 머신러닝 과정을 재현 가능하고 유지 가능하게 운영화합니다.

Kubernetes에서의 MLOps는 컨테이너화된 파이프라인과 GitOps 워크플로를 사용하여 머신러닝 모델의 훈련, 검증, 패키징, 배포를 자동화하는 프레임워크입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 실무자를 대상으로 Kubernetes에서 자동화되고 확장 가능한 MLOps 파이프라인을 구축하기를 원하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 머신러닝의 end-to-end CI/CD 파이프라인을 설계합니다.
• 모델 배포 및 버전 관리를 위한 GitOps 워크플로를 구현합니다.
• ML 모델의 훈련, 테스트, 패키징을 자동화합니다.
• 모니터링, 경고, 롤백 전략을 통합합니다.

강의 형식

• 강사 주도의 발표와 기술적인 깊이 있는 설명
• 실제 CI/CD 워크플로를 구축하는 실습
• Kubernetes에 ML 워크로드를 배포하는 실시간 연습

강의 커스터마이징 옵션

• 조직은 내부 MLOps 도구와 인프라에 맞춘 맞춤형 콘텐츠를 요청할 수 있습니다.