Los cursos de capacitación en vivo MLOps en línea o presenciales, dirigidos por instructores, demuestran a través de prácticas interactivas cómo usar MLOps herramientas para automatizar y optimizar la implementación y el mantenimiento de sistemas de ML en producción.
MLOps La formación está disponible como "Formación en vivo en línea" o "Formación en directo in situ". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Medellín o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Medellín.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
Medellín - San Fernando Plaza
06th Floor Torre Proteccion, Medellín, colombia
El centro ocupa el 6to piso de un impresionante complejo de uso mixto construido en 2007. Se ubica a una corta distancia de la Zona Rosa de Medellín donde se puede disfrutar de una excelente comida y otros servicios. De fácil acceso a transporte público como a las principales rutas de autobuses, estaciones de metro Poblado y Aguacatala y servicio de taxis.
Este curso de formación en vivo dirigido por un instructor en Medellín (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia a avanzada que desean mejorar DeepSeek el rendimiento del modelo, minimizar la latencia y implementar soluciones de IA de manera eficiente utilizando prácticas modernas MLOps.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Optimizar DeepSeek modelos para eficiencia, precisión y escalabilidad.
Implementar buenas prácticas para MLOps y versionado de modelos.
Desplegar DeepSeek modelos en infraestructuras en la nube y locales.
Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Medellín (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube mediante AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Medellín (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Medellín (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en un servidor de AWS EC2.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en AWS.
Utilice EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en AWS.
Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Medellín (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en la nube de Azure.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en Azure.
Use Azure Kubernetes
Service (AKS) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en Azure.
Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de la creación de modelos de ML y optimizar el proceso de creación, seguimiento e implementación de modelos de ML.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure MLflow y las bibliotecas y marcos de ML relacionados.
Apreciar la importancia de la trazabilidad, la reproducibilidad y la capacidad de implementación de un modelo de ML
Implemente modelos de ML en diferentes nubes públicas, plataformas o servidores locales.
Escale el proceso de implementación de ML para dar cabida a varios usuarios que colaboran en un proyecto.
Configure un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Medellín (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean evaluar los enfoques y herramientas disponibles hoy en día para tomar una decisión inteligente sobre el camino a seguir en la adopción MLOps dentro de su organización.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure varios MLOps marcos y herramientas.
Reúna el tipo correcto de equipo con las habilidades adecuadas para construir y apoyar un sistema MLOps.
Prepare, valide y versione los datos para su uso por parte de los modelos de ML.
Comprenda los componentes de una canalización de ML y las herramientas necesarias para crear una.
Experimente con diferentes marcos y servidores de aprendizaje automático para implementarlos en producción.
Ponga en funcionamiento todo el proceso Machine Learning para que sea reproducible y mantenible.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático que desean usar Azure Machine Learning y Azure DevOps para facilitar MLOps prácticas.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Cree flujos de trabajo reproducibles y modelos de aprendizaje automático.
Administre el ciclo de vida del aprendizaje automático.
Realice un seguimiento y genere informes sobre el historial de versiones del modelo, los activos y mucho más.
Implemente modelos de aprendizaje automático listos para producción en cualquier lugar.
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Testimonios (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curso - 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 TM
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