Tanto em formato online quanto presencial, os cursos de treinamento MLOps ministrados por instrutores demonstram, por meio de prática interativa e hands-on, como utilizar ferramentas de MLOps para automatizar e otimizar a implantação e manutenção de sistemas de ML em ambiente de produção.
O treinamento em MLOps está disponível nas modalidades "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo presencial". O treinamento ao vivo online (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é realizado por meio de uma área de trabalho remota interativa. Já o treinamento ao vivo presencial pode ser conducted localmente nas instalações do cliente em Curitiba ou nos centros corporativos de treinamento da NobleProg em Curitiba.
NobleProg -- Seu Provedor Local de Treinamento
Curitiba - Corporate Evolution
Rua Comendador Araujo, 499 - 10º andar,, Curitiba, Brasil
O espaço de escritórios em Curitiba Corporate Evolution ocupa o 10º andar . A torre Curitiba Corporate Evolution está no afluente distrito de centro no coração da cidade cercada por centros comerciais e instalações.
Este treinamento ao vivo ministrado por instrutor em Curitiba (online ou presencial) é voltado para engenheiros de IA de nível avançado e cientistas de dados com experiência intermediária a avançada que desejam melhorar o desempenho dos modelos DeepSeek, reduzir a latência e implantar soluções de IA de maneira eficiente usando práticas modernas de MLOps.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Otimizar modelos DeepSeek para eficiência, precisão e escalabilidade.
Implementar melhores práticas para MLOps e versionamento de modelos.
Implantar modelos DeepSeek em infraestrutura de nuvem e local.
Monitorar, manter e escalar soluções de IA de forma eficaz.
O MLOps no Kubernetes é um framework para automatizar o treinamento, validação, empacotamento e implementação de modelos de aprendizado de máquina por meio de pipelines contêinerizados e fluxos de trabalho GitOps.
Este treinamento presencial ou online, ministrado por um instrutor qualificado, destina-se a profissionais de nível intermediário que desejam construir pipelines de MLOps automatizados e escaláveis no Kubernetes.
Ao concluir este treinamento, os participantes estarão preparados para:
Projetar pipelines de CI/CD completos para aprendizado de máquina.
Implementar fluxos de trabalho GitOps para implementação e versionamento de modelos.
Automatizar o treinamento, os testes e o empacotamento de modelos de ML.
Integrar estratégias de monitoramento, alerta e reversão (rollback).
Formato do Curso
Apresentações guiadas por instrutor e aprofundamento técnico.
Exercícios práticos que constroem fluxos de trabalho CI/CD do mundo real.
Prática em laboratório com a implementação de cargas de trabalho de ML no Kubernetes.
Opções de Personalização do Curso
As organizações podem solicitar conteúdo personalizado alinhado às ferramentas e infraestrutura internas de MLOps.
O Kubeflow é uma plataforma de código aberto projetada para simplificar a construção, o treinamento e a implantação de cargas de trabalho de aprendizado de máquina (ML) no Kubernetes.
Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), é voltado para profissionais de nível iniciante a intermediário que desejam criar fluxos de trabalho de ML confiáveis usando o Kubeflow.
Ao concluir este treinamento, os participantes adquirirão as habilidades para:
Navegar pelo ecossistema do Kubeflow e pelos componentes principais.
Construir fluxos de trabalho reproduzíveis com Pipelines do Kubeflow.
Executar jobs de treinamento escaláveis no Kubernetes.
Implementar modelos de aprendizado de máquina com eficiência usando o 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 completos (end-to-end).
Opções de Personalização do Curso
Versões personalizadas deste treinamento podem ser configuradas para alinhar-se ao stack tecnológico da sua equipe e aos requisitos do projeto.
Docker é uma plataforma de containerização utilizada para criar ambientes reproduzíveis, portáteis e escaláveis para sistemas de ML.
Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), é direcionado a profissionais técnicos de nível intermediário a avançado que desejam containerizar e operacionalizar pipelines completos de ML utilizando Docker.
Após concluir este treinamento, os participantes serão capazes de:
Containerizar cargas de trabalho de treinamento, validação e inferência do ML.
Projetar e orquestrar pipelines completos de ML usando Docker e ferramentas complementares.
Implementar versionamento, reprodução e CI/CD para componentes de ML.
Implantar, monitorar e escalar serviços de ML em ambientes containerizados.
Formato do Curso
Palestras interativas apoiadas por demonstrações práticas.
Exercícios práticos focados na construção de componentes reais de pipeline de ML.
Implementação em laboratório ao vivo para fluxos de trabalho completos containerizados.
Opções de Personalização do Curso
Para treinamento personalizado alinhado às necessidades específicas de infraestrutura de ML, entre em contato conosco para discutir as opções disponíveis.
Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Curitiba (online ou presencial), é voltado para engenheiros que desejam avaliar as abordagens e ferramentas disponíveis hoje para tomar uma decisão informada sobre o caminho a seguir na adoção do MLOps em sua organização.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar várias estruturas e ferramentas de MLOps.
Montar a equipe certa com as habilidades certas para construir e dar suporte a um sistema de MLOps.
Preparar, validar e versionar dados para uso pelos modelos de ML.
Compreender os componentes de uma Pipeline de ML e as ferramentas necessárias para construir uma.
Experimentar diferentes estruturas de aprendizado de máquina e servidores para deploy em produção.
Operacionalizar todo o processo de Aprendizado de Máquina para que seja reproduzível e mantido corretamente.
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