MLOps Pelatihan Daring di Indonesia

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (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.

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 dipimpin instruktur di Indonesia (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 Indonesia (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.