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 online langsung (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk insinyur AI dan ilmuwan data tingkat lanjut dengan pengalaman menengah hingga lanjut yang ingin meningkatkan kinerja model DeepSeek, meminimalkan latensi, serta mengefisienkan penyelesaian solusi AI menggunakan praktik MLOps modern.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Mengoptimalkan model DeepSeek untuk efisiensi, akurasi, dan skalabilitas.
Menerapkan praktik terbaik untuk MLOps dan pelacakan versi model.
Menyebarluaskan model DeepSeek pada infrastruktur cloud dan on-premise.
Memantau, memelihara, dan meningkatkan skala solusi AI secara efektif.
MLOps di Kubernetes adalah sebuah framework untuk mengotomatisasi pelatihan, validasi, pengemasan, dan penyebaran model machine learning menggunakan pipa kerja yang dikontainerisasi dan alur kerja GitOps.
Pelatihan ini yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk praktisi tingkat menengah yang ingin membangun pipa kerja MLOps yang terotomatisasi dan skalabel di Kubernetes.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dilengkapi dengan:
Mendesain pipa kerja CI/CD end-to-end untuk machine learning.
Melaksanakan alur kerja GitOps untuk penyebaran dan versi model.
Mengotomatisasi pelatihan, pengujian, dan pengemasan model ML.
Mengintegrasikan pemantauan, peringatan, dan strategi rollback.
Format Kursus
Presentasi yang dipandu instruktur dan studi teknis mendalam.
Latihan praktis yang membangun alur kerja CI/CD dunia nyata.
Praktik live-lab untuk menyebar beban kerja ML ke Kubernetes.
Opsi Penyesuaian Kursus
Organisasi dapat meminta konten yang disesuaikan sesuai dengan alat dan infrastruktur MLOps internal mereka.
Kubeflow adalah platform open-source yang dirancang untuk mempermudah pembuatan, pelatihan, dan penyebaran beban kerja machine learning di Kubernetes.
Pelatihan ini dipandu oleh instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional tingkat pemula hingga menengah yang ingin membangun alur kerja ML yang handal menggunakan Kubeflow.
Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan mendapatkan keterampilan untuk:
Menavigasi ekosistem dan komponen inti Kubeflow.
Membuat alur kerja yang dapat direproduksi dengan Kubeflow Pipelines.
Menjalankan pekerjaan pelatihan skalabel di Kubernetes.
Menyajikan model machine learning secara efisien menggunakan Kubeflow Serving.
Format Pelatihan
Penyajian yang dipandu dan diskusi kolaboratif.
Latihan praktik dengan komponen Kubeflow asli.
Latihan praktis untuk membangun alur kerja ML end-to-end.
Opsi Penyesuaian Pelatihan
Versi yang disesuaikan dari pelatihan ini dapat diatur untuk sesuai dengan tumpukan teknologi dan persyaratan proyek tim Anda.
Docker adalah platform penyimpanan yang digunakan untuk membangun lingkungan yang dapat direproduksi, portabel, dan skalabel untuk sistem ML.
Pelatihan ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional teknis tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin menyimpankan dan mengoperasikan pipeline ML lengkap menggunakan Docker.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:
Menyimpanan beban kerja pelatihan, validasi, dan inferensi ML.
Mendesain dan mengorkestrasi pipeline ML end-to-end menggunakan Docker dan alat pendukung.
Mengimplementasikan versi, reproduksi, dan CI/CD untuk komponen ML.
Menyebarkan, memantau, dan mengskalakan layanan ML dalam lingkungan yang disimpankan.
Format Kursus
Kuliah interaktif yang didukung oleh demonstrasi praktis.
Latihan tangan langsung yang fokus pada membangun komponen pipeline ML nyata.
Implementasi live-lab untuk alur kerja end-to-end yang disimpankan.
Opsi Penyesuaian Kursus
Untuk pelatihan yang disesuaikan sesuai dengan kebutuhan infrastruktur ML spesifik, silakan hubungi kami untuk mendiskusikan opsi.
Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Jakarta (online atau tatap muka) ini ditujukan bagi insinyur yang ingin mengevaluasi pendekatan dan alat yang tersedia saat ini untuk membuat keputusan cerdas tentang jalur maju dalam mengadopsi MLOps di organisasi mereka.
Pada akhir pelatihan, peserta akan dapat:
Menginstal dan mengonfigurasi berbagai kerangka kerja dan alat MLOps.
Menyusun tim yang tepat dengan keterampilan yang tepat untuk membangun dan mendukung sistem MLOps.
Menyiapkan, memvalidasi, dan menversi data untuk digunakan oleh model ML.
Memahami komponen dari Pipelines ML dan alat yang diperlukan untuk membangunnya.
Mencoba berbagai kerangka kerja dan server pembelajaran mesin untuk penyebaran ke produksi.
Memoperasikan seluruh proses Pembelajaran Mesin sehingga dapat diulangi dan dipelihara.
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
