MLOps Formazione in Torino

Questa formazione guidata da un istruttore, svolta in diretta Torino (online o in sede), è rivolta a ingegneri AI e data scientist di livello avanzato con esperienza intermedia-avanzata, desiderosi di migliorare le prestazioni dei modelli DeepSeek, ridurre la latenza e distribuire soluzioni di AI in modo efficiente, adottando le moderne pratiche di MLOps.

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

• Ottimizzare i modelli DeepSeek per efficienza, accuratezza e scalabilità.
• Implementare le migliori pratiche per MLOps e versionamento dei modelli.
• Distribuire i modelli DeepSeek su infrastrutture cloud e on-premise.
• Monitorare, mantenere e scalare efficacemente le soluzioni AI.

MLOps su Kubernetes è un framework per automatizzare la formazione, la validazione, il packaging e il deployment dei modelli di apprendimento automatico utilizzando pipeline containerizzate e workflow GitOps.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in loco) è rivolto a praticanti di livello intermedio che desiderano costruire pipeline MLOps automatizzate e scalabili su Kubernetes.

Dopo aver completato questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare pipeline CI/CD end-to-end per l'apprendimento automatico.
• Implementare workflow GitOps per il deployment e la versioning dei modelli.
• Automatizzare la formazione, il test e il packaging dei modelli di apprendimento automatico.
• Integrare strategie di monitoraggio, allerta e rollback.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate dall'instruttore e approfondimenti tecnici.
• Esercizi pratici che costruiscono workflow CI/CD reali del mondo reale.
• Pratica in laboratorio live per il deployment di carichi di lavoro ML su Kubernetes.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Le organizzazioni possono richiedere contenuti personalizzati allineati ai loro strumenti e infrastrutture MLOps interni.

Kubeflow è una piattaforma open source progettata per semplificare la creazione, il training e il deployment di carichi di lavoro di machine learning su Kubernetes.

Questo corso di formazione guidato dall'instruttore (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello principiante-intermedio che desiderano costruire workflow ML affidabili utilizzando Kubeflow.

Al termine di questo corso, i partecipanti acquisiranno le competenze per:

• Navigare nell'ecosistema Kubeflow e nelle componenti principali.
• Costruire workflow riproducibili con Kubeflow Pipelines.
• Eseguire job di training scalabili su Kubernetes.
• Distribuire modelli di machine learning in modo efficiente utilizzando Kubeflow Serving.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate e discussioni collaborative.
• Laboratori pratici con componenti Kubeflow reali.
• Esercizi pratici per costruire workflow ML end-to-end.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Versioni personalizzate di questo corso possono essere organizzate per allinearsi con la stack tecnologica e i requisiti progettuali del vostro team.

Docker è una piattaforma di containerizzazione utilizzata per creare ambienti riproducibili, portabili e scalabili per i sistemi ML.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in presenza) è rivolto a professionisti tecnici di livello intermedio ad avanzato che desiderano containerizzare e operazionalizzare pipeline ML complete utilizzando Docker.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Containerizzare i carichi di lavoro per il training, la validazione e l'inferenza ML.
• Progettare e orchestrare pipeline ML end-to-end utilizzando Docker e strumenti supportati.
• Implementare versionamento, riproducibilità e CI/CD per i componenti ML.
• Distribuire, monitorare e scalare servizi ML in ambienti containerizzati.

Formato del Corso

• Lezioni interattive supportate da dimostrazioni pratiche.
• Esercizi pratici focalizzati sulla costruzione di componenti reali delle pipeline ML.
• Implementazione live-lab per workflow containerizzati end-to-end.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per un training personalizzato allineato alle esigenze specifiche dell'infrastruttura ML, contattaci per discutere le opzioni.

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 training guidato da un istruttore in Torino (online o sul posto) è rivolto agli ingegneri che desiderano valutare gli approcci e gli strumenti disponibili oggi per prendere una decisione informata sulla strada da intraprendere nell'adozione di MLOps all'interno della loro organizzazione.

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

• Installare e configurare vari framework e strumenti MLOps.
• Comporre il tipo giusto di team 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 i componenti di una Pipeline ML e gli strumenti necessari per costruirne una.
• Sperimentare con diverse piattaforme di apprendimento automatico e server per il deployment in produzione.
• Operationalizzare l'intero processo di Apprendimento Automatico 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.