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MLOps for Azure Machine Learning

 14 時間：
這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）針對希望使用Azure Machine Learning和Azure DevOps來促進MLOps實踐的機器學習工程師。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 構建可重現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記錄、資產等。
  • 在任何地方部署生產就緒的機器學習模型。
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MLOps: CI/CD for Machine Learning

 35 時間：
這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對的是希望評估當今可用的方法和工具的工程師，以便就在其組織內採用MLOps的前進道路做出明智的決定。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 安裝和配置各種 MLOps 框架和工具。
  • 組建一支具有正確技能的正確團隊，以構建和支援 MLOps 系統。
  • 準備、驗證和版本控制數據以供ML模型使用。
  • 瞭解 ML 管道的元件以及構建管道所需的工具。
  • 嘗試使用不同的機器學習框架和伺服器進行部署到生產環境。
  • 操作整個 Machine Learning 過程，使其可複製和維護。
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Kubeflow on AWS

 28 時間：
這種由講師指導的台灣現場現場培訓面向希望將Machine Learning工作負載部署到AWS EC2伺服器的工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 在 AWS 上安裝和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他需要的軟體。
  • 使用 EKS（Elastic Kubernetes Service）簡化在 AWS 上初始化 Kubernetes 集群的工作。
  • 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。
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Kubeflow on Azure

 28 時間：
這種由講師指導的台灣現場培訓（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。
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Kubeflow on GCP

 28 時間：
這種由講師指導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望將Machine Learning工作負載部署到Google雲平臺（GCP）的工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 在 GCP 和 GKE 上安裝和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他需要的軟體。
  • 使用 GKE（Kubernetes Kubernetes Engine）簡化在 GCP 上初始化 Kubernetes 集群的工作。
  • 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 GPU 和並行運行的機器上訓練和部署 TensorFlow ML 模型。
  • 利用其他 GCP 服務來擴展 ML 應用程式。
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Kubeflow on IBM Cloud

 28 時間：
這種由講師指導的台灣現場（現場或遠端）現場培訓面向希望將Machine Learning工作負載部署到IBM Cloud Kubernetes Service（IKS）的工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 在 IBM Cloud Kubernetes Service （IKS） 上安裝和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他所需的軟體。
  • 使用 IKS 簡化在 IBM Cloud 上初始化 Kubernetes 集群的工作。
  • 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 IBM Cloud 服務來擴展 ML 應用程式。
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MLflow

 21 時間：
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。
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Kubeflow

 35 時間：
這種以講師為主導的台灣現場培訓（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。
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Kubeflow on OpenShift

 28 時間：
這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）面向希望將機器學習工作負載部署到 OpenShift 本地或混合雲的工程師。
  • 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 在 OpenShift 集群上安裝和配置 Kubernetes 和 Kubeflow。
  • 使用 OpenShift 簡化初始化 Kubernetes 集群的工作。
  • 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。
  • 從 OpenShift 中調用公有雲端服務（例如 AWS 服務）以擴展 ML 應用程式
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Kubeflow Fundamentals

 28 時間：
這種以講師為主導的台灣現場培訓（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。
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客戶評論(2)

the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL

Course - MLflow

I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life™

Course - Kubeflow

Upcoming Courses

Kubeflow

2024-08-05 09:30
35 時間：
台北, Concord
58500 NT$ (线上)
58500 NT$ (課堂)

Kubeflow on GCP

2024-08-19 09:30
28 時間：
台北華新信義
39600 NT$ (线上)
39600 NT$ (課堂)

Kubeflow on OpenShift

2024-09-02 09:30
28 時間：
全球運籌中心, 台中
39600 NT$ (线上)
291600 NT$ (課堂)

MLflow

2024-09-16 09:30
21 時間：
The Hsinchu Wishun centre
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29700 NT$ (課堂)

Kubeflow on GCP

2024-09-30 09:30
28 時間：
Taipei, Aurora
39600 NT$ (线上)
39600 NT$ (課堂)

Kubeflow on OpenShift

2024-10-14 09:30
28 時間：
台北, Concord
39600 NT$ (线上)
39600 NT$ (課堂)

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