MLOps Schulungen in Österreich

Dieses instruktorgeleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene KI-Ingenieure und Data Scientists mit mittlerem bis fortgeschrittenem Erfahrungsstand, die ihre Fähigkeit zur Verbesserung der DeepSeek-Modellleistung, zur Minimierung von Latenzzeiten und zur effizienten Bereitstellung von KI-Lösungen mittels moderner MLOps-Praktiken stärken möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• DeepSeek-Modelle hinsichtlich Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Bewährte Praktiken für MLOps und das Versionsmanagement von Modellen anzuwenden.
• DeepSeek-Modelle in Cloud- und On-Premise-Infrastrukturen bereitzustellen.
• KI-Lösungen effektiv zu überwachen, zu warten und zu skalieren.

MLOps auf Kubernetes ist ein Framework zur Automatisierung des Trainings, der Validierung, des Packens und der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen mittels containerisierter Pipelines und GitOps-Workflows.

Dieser live stattfindende Kurs mit Dozentenleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Praktiker auf mittlerem Niveau, die automatisierte, skalierbare MLOps-Pipelines auf Kubernetes aufbauen möchten.

Nach erfolgreichem Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• End-to-End-CI/CD-Pipelines für maschinelles Lernen zu entwerfen.
• GitOps-Workflows zur Modellbereitstellung und -versionierung zu implementieren.
• Das Training, die Tests und das Packen von ML-Modellen zu automatisieren.
• Überwachungs-, Alarmierungs- und Rollback-Strategien zu integrieren.

Kursformat

• Dozentengestützte Präsentationen und technische Vertiefungen.
• Praktische Übungen zur Erstellung realweltlicher CI/CD-Workflows.
• Live-Lab-Praxis zum Bereitstellen von ML-Workloads auf Kubernetes.

Optionen zur Kursanpassung

• Organisationen können maßgeschneiderte Inhalte anfordern, die auf ihre internen MLOps-Tools und Infrastruktur abgestimmt sind.

Kubeflow ist eine Open-Source-Plattform, die darauf abzielt, den Aufbau, das Training und die Bereitstellung von Machine-Learning-Arbeitslasten auf Kubernetes zu vereinfachen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte im Einstiegs- bis mittleren Erfahrungslevel, die zuverlässige ML-Workflows mit Kubeflow erstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Das Kubeflow-Ökosystem und die Kernkomponenten navigieren.
• Reproduzierbare Workflows mit Kubeflow Pipelines erstellen.
• Skalierbare Trainingsjobs auf Kubernetes ausführen.
• Maschinelle Lernmodelle effizient mit Kubeflow Serving bereitstellen.

Kursformat

• Geführte Präsentationen und gemeinsame Diskussionen.
• Praktische Übungen mit echten Kubeflow-Komponenten.
• Praxisnahe Aufgaben zum Erstellen von End-to-End-ML-Workflows.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Maßgeschneiderte Versionen dieses Trainings können nach den Technologien und Projektanforderungen Ihres Teams abgestimmt werden.

Docker ist eine Containerisierungsplattform, die zur Erstellung reproduzierbarer, portabler und skalierbarer Umgebungen für ML-Systeme eingesetzt wird.

Diese live stattfindende Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte auf dem fortgeschrittenen bis mittleren Niveau, die vollständige ML-Pipelines mit Docker containerisieren und in den Produktivbetrieb überführen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• ML-Trainings-, Validierungs- und Inferenz-Aufgaben zu containerisieren.
• End-to-End-ML-Pipelines unter Verwendung von Docker und unterstützender Tools zu entwerfen und zu orchestrieren.
• Versionierung, Reproduzierbarkeit und CI/CD für ML-Komponenten umzusetzen.
• ML-Services in containerisierten Umgebungen zu deployen, zu überwachen und zu skalieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen, ergänzt durch praktische Demonstrationen.
• Praxismodule mit Fokus auf den Aufbau echter ML-Pipeline-Komponenten.
• Live-Lab-Umsetzung für End-to-End-Containerisierung von Workflows.

Optionen zur Kursanpassung

• Für eine maßgeschneiderte Schulung, die auf spezifische ML-Infrastrukturbedürfnisse abgestimmt ist, kontaktieren Sie uns bitte, um die Möglichkeiten zu besprechen.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die die heutigen Ansätze und verfügbaren Tools bewerten möchten, um fundierte Entscheidungen über den weiteren Weg zur Einführung von MLOps in ihrer Organisation treffen zu können.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Verschiedene MLOps-Frameworks und -Tools zu installieren und zu konfigurieren.
• Ein Team mit den richtigen Kompetenzen für den Aufbau und die Unterstützung eines MLOps-Systems zusammenzustellen.
• Daten für die Nutzung durch ML-Modelle vorzubereiten, zu validieren und zu versionieren.
• Die Komponenten eines ML-Pipelines und die benötigten Tools zum Aufbau eines solchen zu verstehen.
• Mit verschiedenen Machine-Learning-Frameworks und Servern für den Einsatz in der Produktion zu experimentieren.
• Den gesamten Machine-Learning-Prozess so zu operationalisieren, dass er reproduzierbar und wartbar ist.