Online MLOps Training in 台灣

此针对具有中级至高级经验的高级人工智能工程师和数据科学家的台灣（在线或现场）培训课程旨在通过现代MLOps实践有效地提高DeepSeek模型性能、降低延迟和部署人工智能解决方案。

培训结束时，参与者将能够：

• 优化效率、准确性和可伸缩性的DeepSeek模型。
• 实施MLOps和模型版本控制的最佳实践。
• 在云端和本地基础设施上部署DeepSeek模型。
• 有效监控、维护和扩展人工智能解决方案。

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。

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。

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。

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。

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。

本課程爲講師指導的台灣（線上或線下）培訓，旨在幫助工程師評估當前可用的方法和工具，以便在組織內採用MLOps時做出明智的決策。

在本培訓結束時，學員將能夠：

• 安裝和配置各種MLOps框架和工具。
• 組建具備適當技能的團隊，以構建和支持MLOps系統。
• 準備、驗證和版本化數據以供ML模型使用。
• 瞭解ML管道的組成部分以及構建管道所需的工具。
• 嘗試不同的機器學習框架和服務器，以便部署到生產環境。
• 將整個機器學習過程操作化，使其可重複且可維護。

本課程爲講師指導的線下或線上培訓，面向希望使用Azure Machine Learning和Azure DevOps來推動MLOps實踐的機器學習工程師。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 構建可重複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、資產等。
• 在任何地方部署生產就緒的機器學習模型。