台灣現場MLOps培訓

本課程為講師指導的即時培訓 台灣（線上或線下），針對具備中至高階經驗的高階 AI 工程師和數據科學家，旨在協助參與者提升 DeepSeek 模型效能、降低延遲，並利用現代 MLOps 實踐高效部署 AI 解決方案。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 最佳化 DeepSeek 模型，提升效率、準確性與可擴展性。
• 實施 MLOps 及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、維護並擴展 AI 解決方案。

Kubernetes 上的 MLOps 是一種自動化機器學習模型訓練、驗證、打包及部署的框架，採用容器化管線與 GitOps 工作流程。

此課程為由導師帶領的實地培訓（線上或現場進行），專為希望建構自動化且具規模擴展性的 Kubernetes MLOps 管線之中階實務者設計。

完成本培訓後，學員將具備以下能力：

• 設計端到端的機器學習 CI/CD 管線。
• 實施 GitOps 工作流程以進行模型部署與版本控制。
• 自動化 ML 模型的訓練、測試與打包。
• 整合監控、警示與回滾策略。

課程形式

• 導師引導的演講與技術深度解析。
• 建構真實世界 CI/CD 工作流程的實戰練習。
• 將 ML 工作負載部署至 Kubernetes 的即時實驗室操作。

課程客製化選項

• 機構可要求根據其內部 MLOps 工具與基礎設施調整內容。

Kubeflow 是一個開源平台，旨在簡化在 Kubernetes 上建置、訓練及部署機器學習工作負載的流程。

本課程為授課式線上或現場實務訓練，適合希望使用 Kubeflow 建立可靠 ML 工作流的初級至中級專業人員。

完成此訓練後，學員將具備以下技能：

• 導覽 Kubeflow 生態系統及其核心元件。
• 使用 Kubeflow Pipelines 建置可重現的工作流。
• 在 Kubernetes 上執行可擴展的訓練任務。
• 利用 Kubeflow Serving 高效能地提供機器學習模型服務。

課程形式

• 引導式簡報與協作討論。
• 使用真實 Kubeflow 元件的動手實作實驗室。
• 建置端到端 ML 工作流的實用練習。

課程客製化選項

• 可安排客製化版本，以符合貴團隊的技術堆疊及專案需求。

Docker 是一個容器化平台，用於建構可重現、可攜式且具擴展性的 ML 系統環境。

此為由授課老師帶領的實作培訓課程（可線上或現場進行），專為希望使用 Docker 將完整的 ML 管線進行容器化與運維化的中階至高階技術專業人員所設計。

完成此培訓課程後，參與者將能夠：

• 將 ML 訓練、驗證及推理工作負載容器化。
• 使用 Docker 及相關支援工具設計並編排端到端的 ML 管線。
• 為 ML 元件實施版本控制、可重現性及 CI/CD。
• 在容器化環境中部署、監控並擴展 ML 服務。

課程形式

• 結合實務示範的互動式講授。
• 聚焦於建構真實 ML 管線元件的實作練習。
• 針對端到端容器化工作流程的實時實驗室（Live-lab）實施。

課程客製化選項

• 若需要針對特定 ML 基礎架構需求進行客製化培訓，請聯繫我們討論相關選項。

這是由講師帶領的實時培訓（線上或線下），地點為 台灣。該課程專為希望構建、部署和管理 Kubernetes 上機器學習工作流的開發人員和數據科學家設計。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 在本地環境和雲環境中安裝並配置 Kubeflow。
• 基於 Docker 容器和 Kubernetes 構建、部署和管理 ML 工作流。
• 在多種架構和雲環境中運行完整的機器學習管線。
• 使用 Kubeflow 生成和管理 Jupyter 筆記本。
• 在多個平台上構建 ML 訓練、超參數調整和服務負載。

此種由講師引導的即時培訓在 台灣（線上或線下）進行，旨在協助工程師評估現有的方法與工具，從而為組織採用 MLOps 做出明智決策。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 安裝及設定各種 MLOps 框架和工具。
• 組建具備適當技能團隊，以構建並支援 MLOps 系統。
• 準備、驗證資料，並為 ML 模型建立版本管理。
• 理解 ML 管線的組件及其所需工具。
• 透過不同的機器學習框架與伺服器進行生產環境部署實驗。
• 使整個機器學習流程具備可復現性與可維護性，實現營運化。