Cursos de MLOps em Brasil

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou no local), destina-se a engenheiros de IA e cientistas de dados de nível avançado com experiência intermediária a avançada, que desejam aprimorar o desempenho dos modelos DeepSeek, minimizar a latência e implantar soluções de IA de forma eficiente, utilizando práticas modernas de MLOps.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Otimizar modelos DeepSeek para eficiência, precisão e escalabilidade.
• Implementar as melhores práticas para MLOps e versionamento de modelos.
• Implantar modelos DeepSeek em infraestrutura de nuvem e local.
• Monitorar, manter e dimensionar soluções de IA de forma eficaz.

MLOps no Kubernetes é um framework para automatizar o treinamento, a validação, o empacotamento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina usando pipelines contêinerizados e fluxos de trabalho GitOps.

Este treinamento presencial (online ou no local) ministrado por um instrutor é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam construir pipelines MLOps automatizadas e escaláveis no Kubernetes.

Após concluir este treinamento, os participantes estarão equipados para:

• Projetar pipelines CI/CD de ponta a ponta para aprendizado de máquina.
• Implementar fluxos de trabalho GitOps para implantação e versionamento de modelos.
• Automatizar o treinamento, o teste e o empacotamento de modelos de ML.
• Integrar monitoramento, alertas e estratégias de reversão.

Formato do Curso

• Apresentações guiadas por instrutor e aprofundamentos técnicos.
• Exercícios práticos que constroem fluxos de trabalho CI/CD do mundo real.
• Prática em laboratório ao vivo implantando cargas de trabalho de ML no Kubernetes.

Opções de Customização do Curso

• Organizações podem solicitar conteúdo personalizado alinhado com suas ferramentas e infraestrutura MLOps internas.

Kubeflow é uma plataforma de código aberto projetada para facilitar a construção, treinamento e implantação de cargas de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível iniciante a intermediário que desejam construir fluxos de trabalho confiáveis de ML usando Kubeflow.

Ao final deste treinamento, os participantes adquirirão as habilidades para:

• Navegar no ecossistema do Kubeflow e nos componentes principais.
• Construir fluxos de trabalho reproduzíveis com Kubeflow Pipelines.
• Executar trabalhos de treinamento escaláveis no Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizado de máquina eficientemente usando Kubeflow Serving.

Formato do Curso

• Apresentações guiadas e discussões colaborativas.
• Laboratórios práticos com componentes reais do Kubeflow.
• Exercícios práticos para construir fluxos de trabalho de ML de ponta a ponta.

Opções de Personalização do Curso

• Versões personalizadas deste treinamento podem ser organizadas para se alinharem com a pilha tecnológica e os requisitos de projeto da sua equipe.

Docker é uma plataforma de containerização usada para construir ambientes reprodutíveis, portáteis e escaláveis para sistemas de ML.

Este treinamento guiado por instrutor (online ou presencial) destina-se a profissionais técnicos intermediários a avançados que desejam containerizar e operacionalizar pipelines de ML completas usando Docker.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Containerizar cargas de trabalho de treinamento, validação e inferência de ML.
• Projetar e orquestrar pipelines de ML do início ao fim usando Docker e ferramentas de suporte.
• Implementar versionamento, reprodutibilidade e CI/CD para componentes de ML.
• implantar, monitorar e escalar serviços de ML em ambientes containerizados.

Formato do Curso

• Aulas interativas com demonstrações práticas.
• Exercícios práticos focados na construção de componentes reais de pipelines de ML.
• Implementação de workflows containerizados do início ao fim em laboratórios ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para treinamento personalizado alinhado com necessidades específicas de infraestrutura de ML, entre em contato conosco para discutir opções.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) em Brasil é destinado a engenheiros que desejam avaliar as abordagens e ferramentas disponíveis hoje para tomar uma decisão inteligente sobre o caminho a seguir na adoção do MLOps em sua organização.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar vários frameworks e ferramentas de MLOps.
• Montar a equipe certa com as habilidades adequadas para construir e suportar um sistema de MLOps.
• Preparar, validar e versionar dados para uso por modelos de ML.
• Compreender os componentes de um Pipeline de ML e as ferramentas necessárias para construí-lo.
• Experimentar diferentes frameworks e servidores de aprendizado de máquina para deploy em produção.
• Operacionalizar todo o processo de Aprendizado de Máquina para que seja reproduzível e mantido.