MLOps Formazione in Torino

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Torino (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 Torino (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 Torino (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 Torino (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 Torino (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 corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (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.

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.