Corso di formazione MLOps per Azure Machine Learning

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a ingegneri di intelligenza artificiale e data scientist di livello avanzato con esperienza da intermedia ad avanzata che desiderano migliorare le prestazioni del modello DeepSeek, ridurre al minimo la latenza e distribuire soluzioni di intelligenza artificiale in modo efficiente utilizzando pratiche moderne MLOps.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Ottimizzare i modelli DeepSeek per efficienza, accuratezza e scalabilità.
• Implementare le best practice per MLOps e il controllo delle versioni del modello.
• Distribuisci modelli DeepSeek su infrastrutture cloud e on-premise.
• Monitorare, gestire e ampliare in modo efficace le soluzioni di intelligenza artificiale.

Questo training consente ai partecipanti di migliorare le proprie competenze nel progettazione delle soluzioni Microsoft Azure.

Dopo questo training, il partecipante comprenderà le funzionalità e le capacità dei servizi Azure, sarà in grado di identificare i compromessi e prendere decisioni per progettare soluzioni cloud pubbliche e ibride.

During the training, appropriate infrastructure and platform solutions to meet the required functional, operational, and deployment requirements through the solution life-cycle will be defined.

Il servizio Azure Bot Service combina il potere del Microsoft Bot Framework e delle funzioni di Azure per consentire lo sviluppo rapido di bot intelligenti.

In questo training guidato da un istruttore, i partecipanti impareranno come creare facilmente un bot intelligente utilizzando Microsoft Azure

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Imparare i fondamenti dei bot intelligenti
• Imparare a creare bot intelligenti utilizzando applicazioni cloud
• Capire come utilizzare il Microsoft Bot Framework, il Bot Builder SDK e il servizio Azure Bot Service
• Comprendere come progettare i bot utilizzando pattern di bot
• Sviluppare il loro primo bot intelligente utilizzando Microsoft Azure

Pubblico di riferimento

• Sviluppatori
• Appassionati
• Ingegneri
• Professionisti IT

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercizi e pratica intensiva

Docker è una piattaforma di containerizzazione utilizzata per creare ambienti riproducibili, portabili e scalabili per i sistemi ML.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in presenza) è rivolto a professionisti tecnici di livello intermedio ad avanzato che desiderano containerizzare e operazionalizzare pipeline ML complete utilizzando Docker.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Containerizzare i carichi di lavoro per il training, la validazione e l'inferenza ML.
• Progettare e orchestrare pipeline ML end-to-end utilizzando Docker e strumenti supportati.
• Implementare versionamento, riproducibilità e CI/CD per i componenti ML.
• Distribuire, monitorare e scalare servizi ML in ambienti containerizzati.

Formato del Corso

• Lezioni interattive supportate da dimostrazioni pratiche.
• Esercizi pratici focalizzati sulla costruzione di componenti reali delle pipeline ML.
• Implementazione live-lab per workflow containerizzati end-to-end.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per un training personalizzato allineato alle esigenze specifiche dell'infrastruttura ML, contattaci per discutere le opzioni.

In questo corso guidato dall'instructore (in presenza o online) in Italia, i partecipanti impareranno i concetti fondamentali, i componenti e i servizi di Microsoft Azure mentre creano un'applicazione cloud di esempio.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi di Microsoft Azure
• Conoscere gli strumenti e i servizi diversi di Azure
• Imparare a utilizzare Azure per costruire applicazioni cloud

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano creare, distribuire e gestire flussi di lavoro di apprendimento automatico su Kubernetes.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Kubeflow on-premise e nel cloud utilizzando AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Crea, distribuisci e gestisci flussi di lavoro ML basati su Docker container e Kubernetes.
• Esegui intere pipeline di machine learning su architetture e ambienti cloud diversi.
• Utilizzo di Kubeflow per generare e gestire i notebook Jupyter.
• Crea formazione ML, ottimizzazione degli iperparametri e gestione dei carichi di lavoro su più piattaforme.

Questo training guidato dal formatore (online o in sede) è rivolto a ingegneri che desiderano distribuire carichi di lavoro di Machine Learning su un server AWS EC2.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Kubernetes, Kubeflow e altri software necessari su AWS.
• Utilizzare EKS (Elastic Kubernetes Service) per semplificare l'inizializzazione di un cluster Kubernetes su AWS.
• Creare e distribuire una pipeline Kubernetes per automatizzare e gestire i modelli ML in produzione.
• Formare e distribuire modelli ML TensorFlow su più GPU e macchine che eseguono in parallelo.
• Sfruttare altri servizi AWS gestiti per estendere un'applicazione ML.

Questo training guidato dal formatore (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano distribuire carichi di lavoro di Machine Learning sul cloud Azure.

Alla fine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Kubernetes, Kubeflow e altri software necessari su Azure.
• Utilizzare il servizio Azure Kubernetes Service (AKS) per semplificare l'inizializzazione di un cluster Kubernetes su Azure.
• Creare e distribuire una pipeline Kubernetes per automatizzare e gestire i modelli ML in produzione.
• Allenare e distribuire modelli ML TensorFlow su più GPU e macchine che operano in parallelo.
• Leveraggiare altri servizi gestiti di AWS per estendere un'applicazione ML.

Kubeflow è una piattaforma open source progettata per semplificare la creazione, il training e il deployment di carichi di lavoro di machine learning su Kubernetes.

Questo corso di formazione guidato dall'instruttore (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello principiante-intermedio che desiderano costruire workflow ML affidabili utilizzando Kubeflow.

Al termine di questo corso, i partecipanti acquisiranno le competenze per:

• Navigare nell'ecosistema Kubeflow e nelle componenti principali.
• Costruire workflow riproducibili con Kubeflow Pipelines.
• Eseguire job di training scalabili su Kubernetes.
• Distribuire modelli di machine learning in modo efficiente utilizzando Kubeflow Serving.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate e discussioni collaborative.
• Laboratori pratici con componenti Kubeflow reali.
• Esercizi pratici per costruire workflow ML end-to-end.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Versioni personalizzate di questo corso possono essere organizzate per allinearsi con la stack tecnologica e i requisiti progettuali del vostro team.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano creare, distribuire e gestire flussi di lavoro di apprendimento automatico su Kubernetes.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Kubeflow on-premise e nel cloud.
• Crea, distribuisci e gestisci flussi di lavoro ML basati su Docker container e Kubernetes.
• Esegui intere pipeline di machine learning su architetture e ambienti cloud diversi.
• Utilizzo di Kubeflow per generare e gestire i notebook Jupyter.
• Crea formazione ML, ottimizzazione degli iperparametri e gestione dei carichi di lavoro su più piattaforme.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano andare oltre la creazione di modelli ML e ottimizzare il processo di creazione, monitoraggio e distribuzione del modello ML.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare MLflow e le librerie e i framework ML correlati.
• Apprezzare l'importanza della tracciabilità, della riproducibilità e della distribuibilità di un modello ML
• Distribuisci i modelli ML su diversi cloud pubblici, piattaforme o server on-premise.
• Ridimensiona il processo di distribuzione ML per supportare più utenti che collaborano a un progetto.
• Configura un registro centrale per sperimentare, riprodurre e distribuire modelli di ML.

Questo training guidato dal formatore (online o in loco) è rivolto a ingegneri che desiderano valutare le approcci e gli strumenti disponibili oggi per prendere una decisione informata sul percorso da seguire nell'adozione di MLOps all'interno della loro organizzazione.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare vari framework e strumenti MLOps.
• Assemblare il team giusto con le competenze necessarie per costruire e supportare un sistema MLOps.
• Preparare, validare e versionare i dati per l'uso da parte dei modelli ML.
• Comprendere le componenti di una pipeline ML e gli strumenti necessari per costruirla.
• Sperimentare con diversi framework e server di machine learning per il deploy in produzione.
• Operationalizzare l'intero processo di Machine Learning in modo che sia riproducibile e mantenibile.

MLOps su Kubernetes è un framework per automatizzare la formazione, la validazione, il packaging e il deployment dei modelli di apprendimento automatico utilizzando pipeline containerizzate e workflow GitOps.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in loco) è rivolto a praticanti di livello intermedio che desiderano costruire pipeline MLOps automatizzate e scalabili su Kubernetes.

Dopo aver completato questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare pipeline CI/CD end-to-end per l'apprendimento automatico.
• Implementare workflow GitOps per il deployment e la versioning dei modelli.
• Automatizzare la formazione, il test e il packaging dei modelli di apprendimento automatico.
• Integrare strategie di monitoraggio, allerta e rollback.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate dall'instruttore e approfondimenti tecnici.
• Esercizi pratici che costruiscono workflow CI/CD reali del mondo reale.
• Pratica in laboratorio live per il deployment di carichi di lavoro ML su Kubernetes.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Le organizzazioni possono richiedere contenuti personalizzati allineati ai loro strumenti e infrastrutture MLOps interni.