MLOps Formazione in Italia

Questo corso pratico guidato da istruttori in Italia (online o in sede) si rivolge a ingegneri AI e data scientist di livello avanzato, dotati di competenze intermedie o superiori, desiderosi di migliorare le prestazioni dei modelli DeepSeek, ridurre al minimo la latenza e distribuire soluzioni AI in modo efficiente seguendo moderne pratiche MLOps.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Ottimizzare i modelli DeepSeek per garantirne efficienza, precisione e scalabilità.
• Applicare le migliori pratiche relative a MLOps e alla gestione delle versioni dei modelli.
• Distribuire i modelli DeepSeek sia su infrastrutture cloud che on-premise.
• Monitorare, mantenere e scalare in modo efficace le soluzioni basate sull’IA.

MLOps su Kubernetes rappresenta un framework progettato per automatizzare la fase di addestramento, validazione, impacchettamento e distribuzione dei modelli di machine learning, sfruttando pipeline containerizzate e flussi di lavoro GitOps.

Questo corso pratico tenuto da istruttori (online o in sede) è indirizzato a professionisti di livello intermedio desiderosi di creare pipeline MLOps automatizzate e scalabili su Kubernetes.

Al termine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare pipeline CI/CD complete per il machine learning.
• Implementare flussi di lavoro GitOps per la distribuzione e la gestione delle versioni dei modelli.
• Automatizzare le fasi di addestramento, test e impacchettamento dei modelli ML.
• Integrare strategie di monitoraggio, avvisi e ripristino in caso di errori.

Struttura del corso

• Presentazioni guidate dall’istruttore e approfondimenti tecnici.
• Esercitazioni pratiche volte a sviluppare workflow CI/CD realistici.
• Laboratori live finalizzati alla distribuzione di carichi di lavoro ML su Kubernetes.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Le organizzazioni possono richiedere contenuti su misura, adatti alle proprie infrastrutture e strumenti MLOps.

Kubeflow è una piattaforma open source pensata per semplificare la creazione, l’addestramento e il deployment di modelli di machine learning su Kubernetes.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori (in modalità online o in presenza), è rivolto a professionisti con competenze di base o intermedie che desiderano sviluppare flussi di lavoro ML affidabili utilizzando Kubeflow.

Al termine del corso, i partecipanti acquisiranno le seguenti capacità:

• Comprendere l’ecosistema di Kubeflow e i suoi componenti principali.
• Creare flussi di lavoro riproducibili grazie a Kubeflow Pipelines.
• Eseguire attività di addestramento scalabili su Kubernetes.
• Distribuire modelli di machine learning in modo efficiente tramite Kubeflow Serving.

Modalità svolgimento del corso

• Presentazioni guidate e discussioni interattive.
• Laboratori pratici con i componenti reali di Kubeflow.
• Esercitazioni concrete volte a costruire flussi di lavoro ML completi e funzionanti.

Opzioni di personalizzazione del corso

• È possibile predisporre versioni personalizzate di questo corso in base alle tecnologie impiegate dal vostro team e ai requisiti specifici dei progetti.

Docker è una piattaforma di containerizzazione utilizzata per creare ambienti replicabili, portabili e scalabili per i sistemi di machine learning.

Questo corso formativo in diretta, tenuto da istruttori (in modalità online o in sede), è rivolto a professionisti tecnici di livello intermedio e avanzato che desiderano containerizzare e implementare intere pipeline ML tramite Docker.

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

• Containerizzare le attività di addestramento, validazione e inferenza dei modelli ML.
• Progettare e coordinare pipeline ML end-to-end utilizzando Docker e gli strumenti correlati.
• Implementare il controllo delle versioni, la replicabilità e i processi CI/CD per tutti i componenti ML.
• Distribuire, monitorare e scalare servizi ML all’interno di ambienti containerizzati.

Modalità del corso

• Lezioni interattive affiancate da dimostrazioni pratiche.
• Esercitazioni pratiche finalizzate alla creazione di componenti concreti per pipeline ML.
• Implementazione diretta in laboratorio di flussi di lavoro end-to-end containerizzati.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per un addestramento su misura in base alle specifiche esigenze infrastrutturali relative al machine learning, contattateci per discutere le possibili personalizzazioni.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori Italia (in modalità online o presso una sede fisica), è destinato a ingegneri che desiderano analizzare gli approcci e gli strumenti attualmente esistenti per prendere decisioni consapevoli riguardo all’adozione di MLOps nella propria organizzazione.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare diversi framework e strumenti MLOps.
• Costituire un team con le competenze necessarie per sviluppare e mantenere un sistema MLOps.
• Preparare, validare e gestire in modo versionato i dati utilizzabili dai modelli di machine learning.
• Comprendere i componenti di una pipeline ML e gli strumenti necessari per realizzarla.
• Sperimentare diversi framework e server per il machine learning, utilizzandoli nella distribuzione in produzione.
• Rendere l’intero processo di machine learning ripetibile e facilmente mantenibile.