Os cursos de treinamento de MLOps ao vivo conduzidos por instrutor, on-line ou no local, demonstram, por meio da prática interativa, como usar as ferramentas de MLOps para automatizar e otimizar a implantação e a manutenção de sistemas de ML na produção. O treinamento MLOps está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo no local". O treinamento on-line ao vivo (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Curitiba ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Curitiba. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
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 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.
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem.
Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) em Curitiba 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.
Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para engenheiros de machine learning que desejam usar o Azure Machine Learning e o Azure DevOps para facilitar as práticas de MLOps.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Construir fluxos de trabalho e modelos de machine learning reproduzíveis.
Gerenciar o ciclo de vida de machine learning.
Rastrear e relatar o histórico de versão do modelo, ativos e mais.
Implementar modelos de machine learning prontos para produção em qualquer lugar.
Cursos de treinamento de MLOps em Curitiba, Cursos de fim de semana de MLOps em Curitiba, Treinamento tardiurno de MLOps em Curitiba, MLOps guiado por instrutor em Curitiba, Cursos privados de MLOps em Curitiba, Cursos tardiurnos de MLOps em Curitiba,Coaching de MLOps em Curitiba, !Instrutor de MLOps em Curitiba, Aulas de MLOps em Curitiba, MLOps no local do cliente em Curitiba, Treinador de MLOps em Curitiba, Treinamendo de MLOps de fim de semana em Curitiba, MLOps guiado por instrutor em Curitiba, treinamento em grupo de MLOps em Curitiba, Treinamento individual de MLOps em Curitiba
