MLOps Formazione in Italia

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 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 corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano distribuire Machine Learning carichi di lavoro su un server AWS EC2.

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

• Installa e configura Kubernetes, Kubeflow e altri software necessari su AWS.
• Utilizza EKS (Elastic Kubernetes Service) per semplificare il lavoro di inizializzazione di un cluster Kubernetes su AWS.
• Crea e distribuisci una pipeline Kubernetes per l'automazione e la gestione dei modelli di ML in produzione.
• Addestra e distribuisci TensorFlow modelli ML su più GPU e computer in esecuzione in parallelo.
• Sfrutta altri servizi gestiti AWS per estendere un'applicazione ML.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai tecnici che desiderano distribuire Machine Learning carichi di lavoro nel cloud di Azure.

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

• Installa e configura Kubernetes, Kubeflow e altro software necessario in Azure.
• Usare il servizio Azure Kubernetes per semplificare il lavoro di inizializzazione di un cluster Kubernetes in Azure.
• Crea e distribuisci una pipeline Kubernetes per l'automazione e la gestione dei modelli di ML in produzione.
• Addestra e distribuisci TensorFlow modelli ML su più GPU e computer in esecuzione in parallelo.
• Sfrutta altri servizi gestiti AWS per estendere un'applicazione ML.

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.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto agli ingegneri del machine learning che desiderano utilizzare Azure Machine Learning e Azure DevOps per facilitare le pratiche MLOps.

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

• Costruire flussi di lavoro e modelli di machine learning riproducibili.
• Gestire il ciclo di vita del machine learning.
• Tracciare e riportare la cronologia delle versioni dei modelli, gli asset e altro ancora.
• Distribuire modelli di machine learning pronti per la produzione ovunque.