MLOps 교육

MLOps 교육

대한민국에서 현지 강사가 진행하는 MLOps 교육 과정.

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MLOps서브 카테고리

MLOps코스 개요

코스 이름
Duration
Overview
코스 이름
Duration
Overview
35 시간
MLOps은 Machine Learning 및 DevOps 관행을 결합하기위한 도구와 방법론의 집합입니다. (2)의 목표는 생산 중 ML 시스템의 배치 및 유지 보수를 자동화하고 최적화하는 것입니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 현장)은 오늘날 사용할 수있는 접근 방식과 도구를 평가하고자하는 엔지니어를 대상으로 조직 내에서 채택하는 길에 대한 지능적 인 결정을 내릴 수 있습니다 MLOps. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    다양한 MLOps 프레임과 도구를 설치하고 구성합니다. 적절한 유형의 팀과 적절한 기술을 결합하여 시스템을 구축하고 지원하십시오 MLOps. ML 모델의 사용을 위한 준비, 검증 및 버전 데이터. ML 파이프 라인의 구성 요소와 하나를 구축하는 데 필요한 도구를 이해하십시오. 다양한 기계 학습 프레임 워크와 생산을위한 서버를 실험합니다. 전체 Machine Learning 프로세스를 운영하여 재생 가능하고 유지 가능하게 합니다.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
28 시간
[중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] TensorFlow는 기계 학습 도서관이며 Kubernetes는 컨테이너화된 응용 프로그램을 관리하는 오케스트라 플랫폼입니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 AWS EC2 서버에 Machine Learning 작업로드를 배치하고자하는 엔지니어를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    AWS에서 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 설정합니다. EKS (Elastic Kubernetes Service)를 사용하여 AWS에서 클러스터 Kubernetes를 시작하는 작업을 단순화합니다. 생산 중 ML 모델을 자동화하고 관리하기위한 Kubernetes 파이프 라인을 만들고 배치합니다. 훈련 및 배치 TensorFlow ML 모델 여러 GPUs 및 기계를 통해 동시에 실행. 다른 AWS 관리 서비스를 제공하여 ML 응용 프로그램을 확장합니다.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
28 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to Azure cloud. By the end of this training, participants will be able to:
  • Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on Azure.
  • Use Azure Kubernetes Service (AKS) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on Azure.
  • Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
  • Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
  • Leverage other AWS managed services to extend an ML application.
28 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to Google Cloud Platform (GCP). By the end of this training, participants will be able to:
  • Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on GCP and GKE.
  • Use GKE (Kubernetes Kubernetes Engine) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on GCP.
  • Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
  • Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
  • Leverage other GCP services to extend an ML application.
28 시간
[중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] TensorFlow 가장 인기있는 기계 학습 도서관 중 하나입니다. Kubernetes 컨테이너화된 응용 프로그램을 관리하는 오케스트라 플랫폼입니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 IBM 클라우드 Kubernetes 서비스 (IKS)에 Machine Learning 작업로드를 배치하고자하는 엔지니어를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    설치 및 설정 Kubernetes, Kubeflow 및 IBM 클라우드 Kubernetes 서비스 (IKS)에 필요한 다른 소프트웨어. IKS를 사용하여 IBM Cloud에서 Kubernetes 클러스터를 시작하는 작업을 단순화합니다. 생산 중 ML 모델을 자동화하고 관리하기위한 Kubernetes 파이프 라인을 만들고 배치합니다. 훈련 및 배치 TensorFlow ML 모델 여러 GPUs 및 기계를 통해 동시에 실행. 다른 IBM 클라우드 서비스를 제공하여 ML 응용 프로그램을 확장합니다.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
35 시간
[중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] AWS EKS (Elastic Kubernetes Service)는 AWS에서 실행할 수 있는 Amazon 관리 서비스입니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 기계 학습 작업 흐름을 구축, 배치 및 관리하고자하는 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로합니다 Kubernetes. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    AWS EKS (Elastic Kubernetes Service)를 사용하여 프리미엄 및 클라우드에서 Kubeflow 설치 및 설정합니다. Docker 컨테이너 및 Kubernetes를 기반으로 ML 작업 흐름을 구축, 배치 및 관리합니다. 다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프를 실행합니다. Kubeflow 사용하여 Jupyter 노트북을 스파이 및 관리합니다. ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝을 구축하고 여러 플랫폼을 통해 작업 부하를 제공합니다.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
28 시간
Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow TensorFlow 가장 인기있는 기계 학습 도서관 중 하나입니다. Kubernetes 컨테이너화 된 응용 프로그램을 관리하기위한 오케스트라 플랫폼입니다. OpenShift 클라우드 애플리케이션 개발 플랫폼은 Red Hat Enterprise Linux의 기초에 의해 조직 및 관리되는 컨테이너를 사용합니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 현장)은 엔지니어들이 Machine Learning 작업로드를 현장 또는 하이브리드 클라우드에 배치하고자하는 것을 목표로합니다.
    이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 : 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, OpenShift를 사용하여 Kubernetes 클러스터를 시작하는 작업을 단순화합니다. 제조에서 ML 모델을 자동화하고 관리하기위한 Kubernetes 파이프 라인을 만들고 배치합니다. 훈련 및 ML 모델 TensorFlow을 여러 GPUs와 동시에 실행하는 기계를 통해 배치합니다. ML 응용 프로그램을 확장하기 위해 내부에서 공공 클라우드 서비스 (예: AWS 서비스)를 호출합니다.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
28 시간
[중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 기계 학습 작업 흐름을 구축, 배치 및 관리하고자하는 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로합니다 Kubernetes. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    설치 및 설정 Kubeflow 프리미엄 및 클라우드에서. Docker 컨테이너 및 Kubernetes를 기반으로 ML 작업 흐름을 구축, 배치 및 관리합니다. 다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프를 실행합니다. Kubeflow 사용하여 Jupyter 노트북을 스파이 및 관리합니다. ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝을 구축하고 여러 플랫폼을 통해 작업 부하를 제공합니다.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오. [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고]
21 시간
MLflow 기계 학습 생활주기를 정리하고 관리하기위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 그것은 모든 ML (기계 학습) 도서관, 알고리즘, 배치 도구 또는 언어를 지원합니다. 기존 ML 코드에 MLflow를 추가하여 조직 내에서 사용되는 모든 ML 라이브러리에서 코드를 공유하십시오. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 현장)은 ML 모델을 건설하고 ML 모델 만들기, 추적 및 배치 과정을 최적화하고자하는 데이터 과학자를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    설치 및 설정 MLflow 및 관련 ML 도서관 및 프레임 워크. ML 모델의 추적 가능성, 재생 가능성 및 사용 가능성의 중요성을 평가합니다. ML 모델을 다양한 공공 클라우드, 플랫폼 또는 온라인 서버에 배치합니다. ML 배치 프로세스를 스케일하여 프로젝트에 협력하는 여러 사용자를 수용합니다. ML 모델을 실험, 재생 및 배치하기 위해 중앙 레지스트리를 설정합니다.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

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