Pelatihan MLOps secara online atau tatap muka, dipandu oleh instruktur, menunjukkan melalui praktik interaktif dan hands-on bagaimana menggunakan alat-alat MLOps untuk memotomatisasi dan mengoptimalkan deploy serta pemeliharaan sistem ML di production.
Pelatihan MLOps tersedia sebagai "pelatihan online langsung" atau "pelatihan langsung tatap muka". Pelatihan online langsung (juga dikenal sebagai "pelatihan jarak jauh langsung") dilakukan melalui desktop jarak jauh yang interaktif, remote desktop. Pelatihan langsung tatap muka dapat dilakukan di tempat pelanggan di Jakarta atau di pusat pelatihan korporat NobleProg di Jakarta.
NobleProg -- Penyedia Pelatihan Lokal Anda
Pondok Indah Office Tower 3
17th Floor, Jl Sultan Iskandar Muda Kav. V-TA, Jakarta Selatan, Indonesia
Pondok Indah Office Tower 3 adalah gedung perkantoran yang terletak di Komplek Pondok Indah Office Tower, Jalan Sultan Iskandar Muda Kav. 5-TA, Jakarta Selatan. Gedung ini memiliki 21 lantai dengan total luas bangunan sekitar 38.000 meter persegi.
Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Jakarta (online atau di tempat) ini ditujukan untuk para insinyur AI dan ilmuwan data tingkat lanjut dengan pengalaman menengah hingga tingkat lanjut yang ingin meningkatkan DeepSeek kinerja model, meminimalkan latensi, dan menerapkan solusi AI secara efisien menggunakan praktik modern MLOps.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Optimalkan model DeepSeek untuk efisiensi, akurasi, dan skalabilitas.
Terapkan praktik terbaik untuk MLOps dan versi model.
Terapkan model DeepSeek pada infrastruktur cloud dan lokal.
Pantau, kelola, dan tingkatkan solusi AI secara efektif.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, menerapkan, dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Instal dan konfigurasikan Kubeflow di lokasi dan di cloud menggunakan AWS EKS (Layanan Elastis Kubernetes).
Bangun, terapkan, dan kelola alur kerja ML berdasarkan Docker container dan Kubernetes.
Jalankan seluruh alur pembelajaran mesin pada beragam arsitektur dan lingkungan cloud.
Menggunakan Kubeflow untuk menelurkan dan mengelola notebook Jupyter.
Bangun pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan penyajian beban kerja di berbagai platform.
Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi insinyur yang ingin men-deploy beban kerja Machine Learning ke server AWS EC2.
Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Menginstal dan mengkonfigurasi Kubernetes, Kubeflow dan perangkat lunak lainnya yang diperlukan di AWS.
Menggunakan EKS (Elastic Kubernetes Service) untuk mempermudah pekerjaan memulai cluster Kubernetes di AWS.
Membuat dan men-deploy pipeline Kubernetes untuk mengotomatiskan dan mengelola model ML dalam produksi.
Melatih dan men-deploy model ML TensorFlow di beberapa GPU dan mesin yang berjalan secara paralel.
Memanfaatkan layanan AWS lainnya untuk memperluas aplikasi ML.
Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan kepada para insinyur yang ingin mengimplementasikan beban kerja Machine Learning ke cloud Azure.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Memasang dan mengkonfigurasi Kubernetes, Kubeflow, dan perangkat lunak lainnya yang dibutuhkan di Azure.
Menggunakan Azure Kubernetes Service (AKS) untuk memudahkan pekerjaan menginisialisasi sebuah kluster Kubernetes di Azure.
Membuat dan mengimplementasikan sebuah pipa Kubernetes untuk mengotomatisasi dan mengelola model ML di produksi.
Melatih dan mengimplementasikan model TensorFlow ML di beberapa GPU dan mesin yang berjalan secara paralel.
Memanfaatkan layanan AWS lainnya yang dikelola untuk memperluas aplikasi ML.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, menerapkan, dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Instal dan konfigurasikan Kubeflow di lokasi dan di cloud.
Bangun, terapkan, dan kelola alur kerja ML berdasarkan Docker container dan Kubernetes.
Jalankan seluruh alur pembelajaran mesin pada beragam arsitektur dan lingkungan cloud.
Menggunakan Kubeflow untuk menelurkan dan mengelola notebook Jupyter.
Bangun pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan penyajian beban kerja di berbagai platform.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk data scientist yang ingin melakukan lebih dari sekadar membuat model ML dan mengoptimalkan proses pembuatan, pelacakan, dan penerapan model ML.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Instal dan konfigurasikan MLflow serta pustaka dan kerangka kerja ML terkait.
Menghargai pentingnya keterlacakan, kemampuan reproduksi, dan kemampuan penerapan model ML
Terapkan model ML ke cloud publik, platform, atau server lokal yang berbeda.
Skalakan proses penerapan ML untuk mengakomodasi banyak pengguna yang berkolaborasi dalam sebuah proyek.
Siapkan registri pusat untuk bereksperimen, mereproduksi, dan menerapkan model ML.
Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk insinyur yang ingin mengevaluasi pendekatan dan alat yang tersedia saat ini untuk membuat keputusan cerdas tentang langkah selanjutnya dalam menerapkan MLOps di dalam organisasi mereka.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Memasang dan mengkonfigurasi berbagai kerangka kerja dan alat MLOps.
Mengumpulkan tim dengan keterampilan yang tepat untuk membangun dan mendukung sistem MLOps.
Menyiapkan, memvalidasi dan memberikan versi data untuk digunakan oleh model ML.
Memahami komponen dari sebuah ML Pipeline dan alat yang diperlukan untuk membangunnya.
Mengeksperimen dengan berbagai kerangka kerja dan server pengenalan mesin untuk mengimplementasikan ke dalam produksi.
Memproses seluruh proses Machine Learning sehingga dapat diproduksi kembali dan dapat dikelola.
Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur (online langsung atau tatap muka) ditujukan bagi insinyur machine learning yang ingin menggunakan Azure Machine Learning dan Azure DevOps untuk memudahkan praktik MLOps.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:
Membangun workflow dan model machine learning yang dapat diulang.
Mengelola siklus hidup machine learning.
Melacak dan melaporkan sejarah versi model, aset, dan lain-lain.
Mendeploy model machine learning siap produksi di mana saja.
Baca selengkapnya...
Pembaruan Terakhir:
Testimoni (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kursus - 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.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Pelatihan online MLOps di Jakarta, Kursus pelatihan MLOps di Jakarta, Pelatihan MLOps akhir pekan di Jakarta, Pelatihan MLOps di Jakarta, MLOps dipandu Instruktur di Jakarta, Pelatihan online MLOps di Jakarta, Pelatihan pribadi MLOps di Jakarta, MLOps dipandu Instruktur di Jakarta, Pelatihan MLOps di Jakarta, Pelatihan MLOps akhir pekan di Jakarta, Pelatihan MLOps tatap muka di Jakarta, Kelas MLOps di Jakarta, Pelatihan MLOps sore hari di Jakarta, Bootcamp MLOps di Jakarta, Instruktur MLOps di Jakarta, Kursus privat / pribadi MLOps di Jakarta
