Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
Pengantar Optimasi dan Penerapan Model
- Tinjauan umum model DeepSeek dan tantangan penerapannya
- Memahami efisiensi model: kecepatan vs. akurasi
- Metrik kinerja utama untuk model AI
Mengoptimalkan Model DeepSeek untuk Kinerja
- Teknik untuk mengurangi latensi inferensi
- Strategi kuantisasi dan pemangkasan model
- Menggunakan perpustakaan yang dioptimalkan untuk model DeepSeek
Menerapkan MLOps untuk DeepSeek Model
- Kontrol versi dan pelacakan model
- Mengotomatiskan pelatihan ulang dan penerapan model
- Pipeline CI/CD untuk aplikasi AI
Menerapkan DeepSeek Model di Lingkungan Cloud dan On-Premise
- Memilih infrastruktur yang tepat untuk penerapan
- Menyebarkan dengan Docker dan Kubernetes
- Mengelola akses dan autentikasi API
Penskalaan dan Pemantauan Penerapan AI
- Strategi penyeimbangan beban untuk layanan AI
- Pemantauan penyimpangan model dan penurunan kinerja
- Menerapkan penskalaan otomatis untuk aplikasi AI
Memastikan Keamanan dan Kepatuhan dalam Penerapan AI
- Mengelola privasi data dalam alur kerja AI
- Kepatuhan terhadap peraturan AI perusahaan
- Praktik terbaik untuk penerapan AI yang aman
Tren Masa Depan dan Strategi Optimasi AI
- Kemajuan dalam teknik optimasi model AI
- Tren yang muncul dalam MLOps dan infrastruktur AI
- Membangun peta jalan penerapan AI
Ringkasan dan Langkah Berikutnya
Requirements
- Pengalaman dengan penerapan model AI dan infrastruktur cloud
- Kemampuan dalam bahasa pemrograman (misalnya, Python, Java, C++)
- Pemahaman tentang MLOps dan optimasi kinerja model
Hadirin
- Insinyur AI mengoptimalkan dan menerapkan DeepSeek model
- Ilmuwan data yang bekerja pada penyetelan kinerja AI
- Spesialis pembelajaran mesin yang mengelola sistem AI berbasis cloud
14 Hours
Testimonials (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Course - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
