Des cours de formation MLOps en direct, en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent, par le biais de pratiques pratiques interactives, comment utiliser les outils MLOps pour automatiser et optimiser le déploiement et la maintenance des systèmes ML en production. La formation MLOps est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Kelowna ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Kelowna. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Kelowna - Landmark
1631 Dickson Avenue, Kelowna, Canada
Décrit comme l’emplacement commercial le plus prestigieux de Kelowna, Landmark comprend six tours de bureaux dans un complexe de style campus. Profitez de la proximité de l’autoroute 97 avec un stationnement sur place et des lignes de bus locales à moins de trois minutes à pied.
Stimulez la créativité pendant la journée de travail, avec des fenêtres du sol au plafond donnant sur la ville en contrebas. Lorsque vous avez besoin d’une pause, promenez-vous au centre de loisirs Parkinson’s ou divertissez les visiteurs dans les nombreux restaurants et bars à proximité.
Kelowna - The Innovation Centre
460 Avenue Doyle, Kelowna, Canada
Inspirant, dynamique et accueillant, le Centre d’innovation est votre nouveau lieu de travail. Bienvenue dans un autre type de travail à Kelowna. Le Centre d’innovation est la première incursion de la ville dans l’espace de travail flexible et fait de la création d’un environnement inspirant sa priorité. Situé dans l’unique Okanagan Centre for Innovation, cet environnement de bureau dynamique offre bien plus que quatre murs et un bureau. Au lieu de cela, les professionnels et les entrepreneurs trouveront un choix d’espaces, des salles de réunion impressionnantes aux bureaux collaboratifs et aux points de recharge pour ordinateurs portables. Ce centre de travail moderne très pratique et incroyablement bien équipé deviendra certainement votre nouveau lieu de prédilection pour la productivité. Situé dans le centre-ville animé de Kelowna, il se trouve à proximité de restaurants locaux populaires tels que le Blenz Coffee et le Dawett Fine Indian Cuisine.
Que vous utilisiez la connexion Wi-Fi ultra-rapide du site ou que vous obteniez l’aide supplémentaire du personnel de soutien administratif amical, le Centre d’innovation vous pousse à accomplir davantage en affaires. Le bâtiment lui-même est le fruit d’un partenariat entre le gouvernement local et un groupe de dirigeants technologiques qui ont uni leurs forces pour accélérer l’industrie technologique à Kelowna. Ils ont créé un endroit incroyable, qui est immédiatement relié au reste de la région par deux arrêts de bus pratiques. De plus, sa position centrale le place à côté de certains des lieux les plus attrayants de la ville, comme le Kelowna Yacht Club, les paisibles jardins Kasugai et le parc Stuart. Sinon, ceux qui ont besoin d'un peu d'inspiration ne devraient pas manquer le musée militaire de l'Okanagan et la bibliothèque régionale de l'Okanagan - succursale de Kelowna - des endroits idéaux pour faire le plein de créativité.
Cette formation en direct avec instructeur à Kelowna (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en IA de niveau avancé et aux scientifiques des données ayant une expérience intermédiaire à avancée qui souhaitent améliorer les performances des modèles DeepSeek, minimiser la latence et déployer des solutions d'IA efficacement en utilisant des pratiques modernes MLOps.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Optimiser les modèles DeepSeek en termes d'efficacité, de précision et d'évolutivité.
Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour MLOps et le versionnage des modèles.
Déployer des modèles DeepSeek sur une infrastructure cloud et sur site.
Surveiller, maintenir et mettre à l'échelle les solutions d'IA de manière efficace.
Cette formation en direct avec instructeur en Kelowna (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud en utilisant AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Construire, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
Exécuter des pipelines d'apprentissage automatique complets sur diverses architectures et environnements en nuage.
Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.
Cette formation en direct avec instructeur en Kelowna (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud.
Construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique basés sur les conteneurs Docker et Kubernetes.
Exécuter des pipelines d'apprentissage machine complets sur diverses architectures et environnements cloud.
Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning sur un serveur AWS EC2.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur AWS.
Utiliser EKS (Elastic Kubernetes Service) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur AWS.
Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
Mettre à profit d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning dans le nuage Azure.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur Azure.
Utiliser Azure Kubernetes Service (AKS) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur Azure.
Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
Mettre à profit d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent aller au-delà de la construction de modèles ML et optimiser le processus de création, de suivi et de déploiement des modèles ML.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer MLflow et les bibliothèques et frameworks ML associés.
Apprécier l'importance de la traçabilité, de la reproductibilité et de la déployabilité d'un modèle ML
Déployer des modèles de ML sur différents clouds publics, plateformes ou serveurs sur site.
Mettre à l'échelle le processus de déploiement du ML afin d'accommoder plusieurs utilisateurs collaborant à un projet.
Mettre en place un registre central pour expérimenter, reproduire et déployer des modèles de ML.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent évaluer les approches et les outils disponibles aujourd'hui afin de prendre une décision intelligente sur la voie à suivre pour adopter MLOps au sein de leur organisation.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer divers cadres et outils MLOps.
Assembler le bon type d'équipe avec les bonnes compétences pour construire et soutenir un système MLOps.
Préparer, valider et modifier les données en vue de leur utilisation par les modèles de ML.
Comprendre les composants d'un pipeline de ML et les outils nécessaires pour en construire un.
Expérimenter différents cadres et serveurs d'apprentissage automatique pour les déployer en production.
Opérationnaliser l'ensemble du processus Machine Learning pour qu'il soit reproductible et maintenable.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique qui souhaitent utiliser Azure Machine Learning et Azure DevOps pour faciliter les pratiques MLOps.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Construire des flux de travail reproductibles et des modèles d'apprentissage automatique.
Gérer le cycle de vie de l'apprentissage automatique.
Suivre et rapporter l'historique des versions des modèles, les actifs, et plus encore.
Déployer des modèles d'apprentissage automatique prêts pour la production n'importe où.
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (3)
l'écosystème ML comprend non seulement MLFlow mais aussi Optuna, hyperops, docker et docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Formation - MLflow
Traduction automatique
La qualité des explications, et le nombre important de sujets abordés
Hugo SECHIER - Expleo France
Formation - Kubeflow on AWS
J'ai apprécié de participer à la formation Kubeflow, qui s'est déroulée en ligne. Cette formation m'a permis de consolider mes connaissances sur les services AWS, K8s et tous les outils DevOps associés à Kubeflow, qui sont les bases nécessaires pour aborder correctement le sujet. Je tiens à remercier Malawski Marcin pour sa patience et son professionnalisme dans la formation et ses conseils sur les meilleures pratiques. Malawskiaborde le sujet sous différents angles, avec divers outils de déploiement Ansible, EKS kubectl, Terraform. Maintenant, je suis définitivement convaincu que je m'oriente vers le bon domaine d'application.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
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