線上 MLOps 培訓在 台灣

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。

MLOps on Kubernetes 是一個框架，可利用容器化管線和 GitOps 工作流，自動執行機器學習模型的訓練、驗證、打包與部署。

本課程由講師帶領進行現場教學（線上或離線），適合希望於 Kubernetes 上構建自動化、具擴充性 MLOps 管線的中階從業者。

完成本課程後，學員將能：

• 設計端到端的機器學習 CI/CD 管線。
• 實作用於模型部署與版本控管的 GitOps 工作流。
• 自動化 ML 模型的訓練、測試與打包流程。
• 整合監控、警報及復原策略。

課程形式

• 講師引導的簡報技術深究。
• 實作演練，建構真實世界的 CI/CD 工作流。
• 實驗室練習，將 ML 負載部署至 Kubernetes。

課程客製化選項

• 企業可請求內容客製化，以符合其內部 MLOps 工具與基礎建設需求。

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

這門由講師指導的實訓課程（線上或線下）適用於初級至中級專業人士，他們希望利用 Kubeflow 建立可靠的 ML 工作流程。

完成培訓後，參訓者將獲得以下技能：

• 導覽 Kubeflow 生態系統及其核心組件。
• 使用 Kubeflow Pipelines 建立可重現的工作流程。
• 在 Kubernetes 上執行可擴展的訓練作業。
• 高效地使用 Kubeflow Serving 部署機器學習模型。

課程格式

• 指導性講解與協作討論。
• 透過實際 Kubeflow 組件進行實戰練習。
• 實務演練，建構端到端 ML 工作流程。

課程客製化選項

• 可安排客製化的培訓版本，以符合您團隊的技術堆疊與專案需求。

Docker 是一個容器化平台，用於建構可重複使用、便攜且具擴展性的 ML 系統環境。

本課程由講師親自指導，提供線上或線下培訓形式，主要針對希望將完整 ML 管線進行容器化和運作的初級至中高級技術專業人士。

完成培訓後，學員能夠：

• 對 ML 訓練、驗證與推論工作負載進行容器化。
• 設計並協調使用 Docker 及支援工具的端到端 ML 管線。
• 為 ML 元件實作版本控制、可重複性以及 CI/CD。
• 在容器化環境中部署、監控和擴展 ML 服務。

課程形式

• 互動式講座，輔以實務示範。
• 專注於建構真實 ML 管線元件的實作練習。
• 端到端容器化工作流的實境實驗室實作。

課程客製化選項

• 如需針對特定 ML 基礎設施需求的客製化培訓，請聯絡我們討論選項。

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。