Kubeflow auf AWS Schulung

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Ingenieure und Datenwissenschaftler mit mittlerer bis fortgeschrittener Erfahrung, die die DeepSeek-Modellleistung verbessern, Latenzzeiten minimieren und KI-Lösungen mit modernen MLOps-Praktiken effizient einsetzen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Optimieren von DeepSeek-Modellen hinsichtlich Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit.
• Best Practices für MLOps und Modellversionierung zu implementieren.
• DeepSeek-Modelle in einer Cloud- und On-Premise-Infrastruktur bereitzustellen.
• KI-Lösungen effektiv zu überwachen, zu warten und zu skalieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Ingenieure, die IoT-Geräte auf AWS bereitstellen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, eine IoT-Plattform aufzubauen, die die Bereitstellung und Verwaltung eines Backends, eines Gateways und von Geräten auf AWS umfasst.

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die AWS IoT Greengrass-Funktionen installieren, konfigurieren und verwalten möchten, um Anwendungen für verschiedene Geräte zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, mit AWS IoT Greengrass Anwendungen auf intelligenten Geräten zu erstellen, bereitzustellen, zu verwalten, zu sichern und zu überwachen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (vor Ort oder aus der Ferne) richtet sich an Entwickler, die AWS Lambda nutzen möchten, um Dienste und Anwendungen in der Cloud zu erstellen und bereitzustellen, ohne sich um die Bereitstellung der Ausführungsumgebung (Server, VMs und Container, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Speicher usw.) kümmern zu müssen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Konfigurieren Sie AWS Lambda, um eine Funktion auszuführen.
• FaaS (Functions as a Service) und die Vorteile der serverlosen Entwicklung zu verstehen.
• AWS Lambda-Funktionen erstellen, hochladen und ausführen.
• Lambda-Funktionen mit verschiedenen Ereignisquellen integrieren.
• Lambda-basierte Anwendungen zu verpacken, bereitzustellen, zu überwachen und Fehler zu beheben.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis von DevOps-Praktiken vertiefen und die Entwicklungsprozesse mit AWS Cloud9 optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• AWS Cloud9 für DevOps-Workflows einrichten und konfigurieren.
• Implementierung von Pipelines für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD).
• Automatisieren von Test-, Überwachungs- und Bereitstellungsprozessen mit AWS Cloud9.
• Integrieren Sie AWS-Services wie Lambda, EC2 und S3 in DevOps-Arbeitsabläufe.
• Verwenden Sie Versionskontrollsysteme wie GitHub oder GitLab in AWS Cloud9.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die lernen möchten, wie man effektiv serverlose Anwendungen auf AWS Cloud9 und AWS Lambda erstellt, bereitstellt und wartet.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der serverlosen Architektur zu verstehen.
• AWS Cloud9 für die Entwicklung serverloser Anwendungen einrichten.
• Serverlose Anwendungen mit AWS Lambda entwickeln, testen und bereitstellen.
• Integrieren von AWS Lambda mit anderen AWS-Services wie API Gateway und S3.
• Optimieren Sie serverlose Anwendungen für Leistung und Kosteneffizienz.

Zusammenfassung:

• Grundlagen der IoT-Architektur und -Funktionen
• "Dinge", "Sensoren", Internet und die Abbildung zwischen den Geschäftsfunktionen des IoT
• Das Wesentliche aller IoT-Softwarekomponenten - Hardware, Firmware, Middleware, Cloud und mobile App
• IoT-Funktionen - Flottenmanager, Datenvisualisierung, SaaS-basiertes FM und DV, Alarmierung, Sensor-Onboarding, "Ding"-Onboarding, Geo-Fencing
• Grundlagen der Kommunikation von IoT-Geräten mit der Cloud mit MQTT.
• Anbindung von IoT-Geräten an AWS mit MQTT (AWS IoT Core).
• Verbindung des AWS IoT-Kerns mit der AWS Lambda-Funktion für Berechnungen und Datenspeicherung.
• Verbindung von Raspberry PI mit AWS IoT-Kern und einfacher Datenkommunikation.
• Alarme und Ereignisse
• Sensor-Kalibrierung

Zusammenfassung:

• Grundlagen der IoT-Architektur und -Funktionen
• "Dinge", "Sensoren", Internet und die Abbildung zwischen den Geschäftsfunktionen des IoT
• Wesentliche Bestandteile aller IoT-Softwarekomponenten - Hardware, Firmware, Middleware, Cloud und mobile App
• IoT-Funktionen - Flottenmanager, Datenvisualisierung, SaaS-basiertes FM und DV, Alarmierung, Sensor-Onboarding, "Ding"-Onboarding, Geo-Fencing
• Grundlagen der Kommunikation von IoT-Geräten mit der Cloud mit MQTT.
• Anbindung von IoT-Geräten an AWS mit MQTT (AWS IoT Core).
• Verbindung des AWS IoT-Kerns mit der AWS Lambda-Funktion für Berechnungen und Datenspeicherung mit DynamoDB.
• Verbindung von Raspberry PI mit AWS IoT-Kern und einfacher Datenkommunikation.
• Praktische Übungen mit Raspberry PI und AWS IoT Core, um ein intelligentes Gerät zu bauen.
• Visualisierung von Sensordaten und Kommunikation mit Webinterface.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes erstellen, einsetzen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installation und Konfiguration von Kubeflow vor Ort und in der Cloud mit AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• ML-Workflows auf der Grundlage von Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
• Ausführen ganzer Pipelines für maschinelles Lernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen.
• Verwendung von Kubeflow zum Erzeugen und Verwalten von Jupyter-Notebooks.
• ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg erstellen.

Dieses durch einen Trainer geleitete, live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Machine Learning-Arbeitslasten in der Azure Cloud bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf Azure zu installieren und zu konfigurieren.
• Azure Kubernetes Service (AKS) zur Vereinfachung der Initialisierung eines Kubernetes-Clusters in Azure zu verwenden.
• Eine Kubernetes-Pipeline zur Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion zu erstellen und bereitzustellen.
• TensorFlow-ML-Modelle auf mehreren GPUs und Maschinen, die parallel laufen, zu trainieren und bereitzustellen.
• Andere verwaltete AWS-Dienste zur Erweiterung einer ML-Anwendung zu nutzen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes erstellen, einsetzen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installation und Konfiguration von Kubeflow vor Ort und in der Cloud.
• ML-Workflows auf der Grundlage von Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
• Ganze Pipelines für maschinelles Lernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen auszuführen.
• Verwendung von Kubeflow zum Erstellen und Verwalten von Jupyter-Notebooks.
• ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg erstellen.

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die über die Erstellung von ML-Modellen hinausgehen und den Prozess der Erstellung, Verfolgung und Bereitstellung von ML-Modellen optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installation und Konfiguration von MLflow und verwandten ML-Bibliotheken und -Frameworks.
• die Bedeutung der Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und Einsatzfähigkeit eines ML-Modells zu erkennen
• ML-Modelle auf verschiedenen öffentlichen Clouds, Plattformen oder On-Premise-Servern bereitzustellen.
• Skalierung des ML-Bereitstellungsprozesses, um die Zusammenarbeit mehrerer Benutzer an einem Projekt zu ermöglichen.
• Einrichtung eines zentralen Registers, um mit ML-Modellen zu experimentieren, sie zu reproduzieren und einzusetzen.

Dieses von einem Dozenten geführte, live Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die die heutigen Ansätze und Tools bewerten möchten, um eine fundierte Entscheidung über den künftigen Weg zur Einführung von MLOps in ihrer Organisation zu treffen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verschiedene MLOps-Frameworks und -Tools zu installieren und zu konfigurieren.
• Das richtige Team mit den richtigen Fähigkeiten für den Aufbau und die Unterstützung eines MLOps-Systems zusammenzustellen.
• Daten vorzubereiten, zu validieren und zu versionieren, um sie von ML-Modellen verwenden zu lassen.
• Die Komponenten eines ML-Pipelines und die benötigten Tools zu verstehen.
• Verschiedene maschinelle Lernframeworks und -Server für den Einsatz in der Produktion auszuprobieren.
• Den gesamten Machine-Learning-Prozess operationalisieren, sodass er reproduzierbar und wartbar ist.

Diese von einem Dozenten geleitete, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an maschinelles Lernen Ingenieure, die lernen möchten, wie sie Azure Machine Learning und Azure DevOps verwenden können, um MLOps-Praktiken zu implementieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Reproduzierbare Workflows und maschinelle Lernmodelle erstellen.
• Den Lebenszyklus des maschinellen Lernens verwalten.
• Die Versionsgeschichte, Ressourcen und weitere Informationen der Modelle nachzuverfolgen und zu dokumentieren.
• Bereitstellungsreife maschinelle Lernmodelle überall bereitzustellen.