MLOps Pelatihan Daring di Indonesia

Pelatihan langsung tatap muka ini (dalam format online atau onsite) ditujukan bagi para insinyur AI serta ilmuwan data berpengalaman menengah hingga lanjut yang ingin meningkatkan performa model DeepSeek, mengurangi waktu respons sistem, serta menerapkan solusi AI secara efisien dengan memanfaatkan praktik MLOps terkini.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengoptimalkan model DeepSeek untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kemampuan skalabilitasnya.
• Menerapkan praktik terbaik dalam bidang MLOps serta pengelolaan versi model.
• Menyebarkan model DeepSeek baik di lingkungan cloud maupun infrastruktur on-premise.
• Memantau, merawat, dan mengembangkan solusi AI secara efektif.

Pelatihan langsung tatap muka yang dipimpin instruktur ini di Indonesia (online langsung atau offline) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, men-deploy, dan mengelola alur kerja machine learning di Kubernetes.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memasang dan mengonfigurasi Kubeflow di lingkungan on-premise maupun cloud.
• Membangun, men-deploy, dan mengelola alur kerja ML yang berbasis pada kontainer Docker dan Kubernetes.
• Menjalankan pipeline machine learning sepenuhnya di berbagai arsitektur dan lingkungan cloud.
• Memakai Kubeflow untuk membuat dan mengelola Jupyter notebook.
• Membangun workload untuk pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan layanan (serving) di berbagai platform.

Pelatihan online langsung ini, yang dipandu oleh instruktur (baik di lokasi maupun secara virtual), ditujukan bagi para insinyur yang ingin mengevaluasi berbagai pendekatan dan alat yang tersedia saat ini guna membuat keputusan bijak terkait penerapan MLOps di organisasi mereka.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengonfigurasi berbagai kerangka kerja serta alat MLOps.
• Membentuk tim yang tepat dengan keterampilan yang memadai untuk merancang dan mendukung sistem MLOps.
• Menyiapkan, memvalidasi, serta mengelola versi data agar dapat digunakan oleh model Pembelajaran Mesin.
• Memahami komponen-komponen dalam Alur Kerja Pembelajaran Mesin serta alat-alat yang diperlukan untuk membangunnya.
• Mencoba berbagai kerangka kerja dan server Pembelajaran Mesin sebagai opsi penyebaran di lingkungan produksi.
• Mengoperasionalkan seluruh proses Pembelajaran Mesin sehingga dapat direproduksi serta dipelihara dengan baik.