Online MLOps Treinamento em Brasil

Este treinamento ao vivo ministrado por instrutor em Brasil (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 Brasil (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.