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.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de machine learning no Kubernetes.

Ao final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Instalar e configurar o Kubeflow em ambientes locais (on-premise) e em nuvem.
• Construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de ML baseados em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines completos de machine learning em arquiteturas diversas e ambientes de nuvem.
• Usar o Kubeflow para criar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Desenvolver workloads de treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e inferência (serving) em múltiplas plataformas.

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.