I corsi di formazione pratica in MLOps, svolti con istruttore in modalità online o in presenza, dimostrano, attraverso esercizi interattivi hands-on, come utilizzare gli strumenti MLOps per automatizzare e ottimizzare il deployment e la manutenzione dei sistemi di ML in produzione.
La formazione MLOps è disponibile come "formazione live online" o "formazione live in presenza". La formazione live online (nota anche come "formazione live da remoto") viene condotta tramite una sessione interattiva di desktop remoto. La formazione live in presenza può essere erogata localmente presso la sede del cliente in Milano oppure nei centri di formazione aziendale di NobleProg in Milano.
NobleProg -- Il tuo provider di formazione locale
Milano
NobleProg Milano, Via Scarlatti, Milan, italy, 20124
Il centro riunioni si trova nella zona centrale di Milano vicino alla stazione centrale. E' facilmente raggiungibile con i mezzi pubblici e il quartiere è fornito di negozi e ristoranti.
Questo corso pratico guidato da istruttori in Milano (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.
Questa formazione dal vivo in Milano aiuta i professionisti di livello intermedio a costruire pipeline MLOps automatizzate su Kubernetes. I partecipanti progetteranno workflow CI/CD, implementeranno strategie GitOps e deployeranno modelli ML utilizzando infrastrutture containerizzate per operazioni di machine learning scalabili e riproducibili.
Questa formazione pratica in Milano ti fornirà le competenze per costruire, addestrare e servire modelli di machine learning su Kubernetes utilizzando Kubeflow. Imparerai a navigare nell'ecosistema, a creare pipeline scalabili e a gestire carichi di lavoro pronti per la produzione con best practice.
Questa formazione guidata da un formatore in Milano guida i professionisti nella containerizzazione di pipeline ML complete utilizzando Docker. I partecipanti padroneggeranno la creazione di ambienti riproducibili, l'orchestrazione di carichi di lavoro per l'addestramento e l'inferenza e l'implementazione di CI/CD per distribuzioni MLOps scalabili.
Questa formazione guidata dal docente, erogata in modalità live in Milano (online o in sede), è destinata a sviluppatori e data scientist che desiderano creare, distribuire e gestire flussi di lavoro di machine learning su Kubernetes.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Installare e configurare Kubeflow in ambienti on-premise e nel cloud.
Creare, distribuire e gestire flussi di lavoro ML basati su container Docker e Kubernetes.
Eseguire interi pipeline di machine learning su architetture e ambienti cloud eterogenei.
Utilizzare Kubeflow per generare e gestire notebook Jupyter.
Sviluppare carichi di lavoro per addestramento ML, tuning degli iperparametri e serving su piattaforme multiple.
Questo corso formativo, tenuto da istruttori Milano (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.
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