MLOps Formazione in Torino

Questo corso pratico guidato da istruttori in Torino (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 guidata dal docente, erogata in modalità live in Torino (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 Torino (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.