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Kubeflow on AWS

 28 ore
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.
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Kubeflow on Azure

 28 ore
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.
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Kubeflow on GCP

 28 ore
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 Google Cloud Platform (GCP). Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Installa e configura Kubernetes, Kubeflow e altri software necessari su GCP e GKE.
  • Utilizza GKE (Kubernetes Kubernetes Engine) per semplificare il lavoro di inizializzazione di un cluster Kubernetes su GCP.
  • 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 GCP per estendere un'applicazione ML.
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Kubeflow on IBM Cloud

 28 ore
Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta agli ingegneri che desiderano distribuire Machine Learning carichi di lavoro su IBM Cloud Kubernetes Service (IKS). Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
    Installa e configura Kubernetes
  • , Kubeflow e altro software necessario su IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
  • Utilizza IKS per semplificare il lavoro di inizializzazione di un cluster Kubernetes su IBM Cloud.
  • 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 IBM Cloud per estendere un'applicazione ML.
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MLOps: CI/CD for Machine Learning

 35 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano valutare gli approcci e gli strumenti oggi disponibili per prendere una decisione intelligente sul percorso da seguire nell'adozione MLOps all'interno della loro organizzazione. Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Installa e configura vari framework e strumenti MLOps.
  • Assemblare il giusto tipo di team con le giuste competenze per costruire e supportare un sistema MLOps.
  • Prepara, convalida e versione dei dati per l'uso da parte dei modelli ML.
  • Comprendi i componenti di una pipeline ML e gli strumenti necessari per crearne una.
  • Sperimenta diversi framework e server di Machine Learning per la distribuzione nell'ambiente di produzione.
  • Rendi operativo l'intero processo Machine Learning in modo che sia riproducibile e gestibile.
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MLOps for Azure Machine Learning

 14 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto agli ingegneri di machine learning che desiderano utilizzare Azure Machine Learning e Azure DevOps per facilitare MLOps le pratiche. Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Crea flussi di lavoro riproducibili e modelli di machine learning.
  • Gestire il ciclo di vita dell'apprendimento automatico.
  • Monitora e segnala la cronologia delle versioni del modello, le risorse e altro ancora.
  • Distribuisci modelli di machine learning pronti per la produzione ovunque.
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MLflow

 21 ore
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.
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Kubeflow

 35 ore
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.
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Kubeflow Fundamentals

 28 ore
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.
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Kubeflow on OpenShift

 28 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano distribuire Machine Learning carichi di lavoro su un OpenShift cloud on-premise o ibrido.
  • Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Installare e configurare Kubernetes e Kubeflow su un cluster OpenShift.
  • Utilizzare OpenShift per semplificare il lavoro di inizializzazione di un cluster Kubernetes.
  • Crea e distribuisci una pipeline Kubernetes per l'automazione e la gestione dei modelli ML in produzione.
  • Addestra e distribuisci TensorFlow modelli ML su più GPU e macchine in esecuzione in parallelo.
  • Chiama i servizi di cloud pubblico (ad esempio, i servizi AWS) dall'interno OpenShift per estendere un'applicazione ML.
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Recensioni(2)

the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL

Corso - MLflow

I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life™

Corso - Kubeflow

Corsi in Arrivo

Kubeflow

2025-02-10 09:30
35 ore
Roma
5525 EUR (Online)
6525 EUR (Classe)

Kubeflow Fundamentals

2025-02-24 09:30
28 ore
Milano
3900 EUR (Online)
4700 EUR (Classe)

Kubeflow on OpenShift

2025-03-10 09:30
28 ore
Napoli
3900 EUR (Online)
4700 EUR (Classe)

Kubeflow on GCP

2025-03-24 09:30
28 ore
Torino
3900 EUR (Online)
4700 EUR (Classe)

MLflow

2025-04-07 09:30
21 ore
Genova
2925 EUR (Online)
3525 EUR (Classe)

Kubeflow on OpenShift

2025-04-21 09:30
28 ore
Bologna
3900 EUR (Online)
4700 EUR (Classe)

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