Technologie / Sztuczna inteligencja

MLflow - zarządzanie cyklem życia modeli ML

Szkolenie zapewnia dogłębne zrozumienie platformy MLflow i jej zastosowania w zarządzaniu pełnym cyklem życia modeli uczenia maszynowego. Program obejmuje wszystkie kluczowe komponenty MLflow, od śledzenia eksperymentów po wdrażanie modeli, ze szczególnym naciskiem na praktyczne aspekty implementacji. Uczestnicy uczą się efektywnie organizować projekty ML, śledzić eksperymenty oraz automatyzować procesy rozwoju i wdrażania modeli.

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Rosnące wymagania rynku sprawiają, że kompetencje techniczne stają się kluczowym atutem na rynku pracy. Szkolenie zapewnia dogłębne zrozumienie platformy MLflow i jej zastosowania w zarządzaniu pełnym cyklem życia modeli uczenia maszynowego.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: Uczestnik rozwinie praktyczne umiejętności w zakresie zarządzania projektami ML z wykorzystaniem platformy MLflow, Zdobędzie dogłębną wiedzę o organizacji i śledzeniu eksperymentów uczenia maszynowego, Nauczy się efektywnie zarządzać wersjami modeli i artefaktami projektu, Pozna techniki automatyzacji procesów rozwoju i wdrażania modeli. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.

Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: Data Scientists pracujący nad wieloma modelami, ML Engineers odpowiedzialni za wdrożenia, DevOps Engineers wspierający zespoły ML.

Co wyróżnia nasze podejście?

W EITT stawiamy na naukę przez działanie — każde szkolenie zawiera rozbudowaną część praktyczną. W ciągu 3 dni intensywnego szkolenia uczestnicy pracują na realnych przykładach i scenariuszach, co gwarantuje nie tylko zrozumienie teorii, ale przede wszystkim umiejętność jej praktycznego zastosowania.

Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5 od uczestników, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji dla organizacji każdej wielkości. Nasi trenerzy to praktycy z wieloletnim doświadczeniem, którzy dzielą się aktualną wiedzą i sprawdzonymi rozwiązaniami.

Szukasz szkolenia dopasowanego do potrzeb Twojego zespołu? Skontaktuj się z nami — przygotujemy program dostosowany do Twoich wymagań.

Korzyści

Uczestnik rozwinie praktyczne umiejętności w zakresie zarządzania projektami ML z wykorzystaniem platformy MLflow
Zdobędzie dogłębną wiedzę o organizacji i śledzeniu eksperymentów uczenia maszynowego
Nauczy się efektywnie zarządzać wersjami modeli i artefaktami projektu
Pozna techniki automatyzacji procesów rozwoju i wdrażania modeli
Rozwinie zdolność integracji MLflow z innymi narzędziami ekosystemu ML
Zyska umiejętność budowania powtarzalnych i skalowalnych procesów ML

Dla kogo jest to szkolenie?

Data Scientists pracujący nad wieloma modelami

ML Engineers odpowiedzialni za wdrożenia

DevOps Engineers wspierający zespoły ML

Specjaliści ds. MLOps

Inżynierowie ds. zarządzania modelami

Research Scientists prowadzący eksperymenty ML

Team Leaders zespołów ML

Wymagania wstępne

Praktyczne doświadczenie w projektach ML
Znajomość Python
Podstawowa wiedza o MLOps
Doświadczenie w pracy z modelami ML

Program szkolenia

Komponenty MLflow
Konfiguracja środowiska
Organizacja projektów
Śledzenie eksperymentów

Zarządzanie artefaktami
Wizualizacja wyników
Porównywanie modeli
Zarządzanie modelami

Rejestr modeli

Wdrażanie modeli
Automatyzacja i integracja

Integracja z narzędziami ML
Continuous Deployment
Monitoring produkcyjny

Formy realizacji

Online

Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
Interaktywne sesje na żywo z trenerem
Materiały dostępne przez 30 dni
Brak kosztów dojazdu

Stacjonarnie

Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
Intensywne warsztaty praktyczne
Networking z innymi uczestnikami
Pełne skupienie na nauce

Tematy szkolenia

Najczęściej zadawane pytania

Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?

Do udziału w szkoleniu MLflow - zarządzanie cyklem życia modeli ML zalecamy: Praktyczne doświadczenie w projektach ML; Znajomość Python; Podstawowa wiedza o MLOps.

W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?

Szkolenie trwa 3 dni i jest dostępne w formacie online oraz stacjonarnym. Zajęcia prowadzone są w godzinach 9:00-16:00. Możemy również dopasować harmonogram do potrzeb Twojego zespołu.

Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie?

Szkolenie jest skierowane do: Data Scientists pracujący nad wieloma modelami; ML Engineers odpowiedzialni za wdrożenia; DevOps Engineers wspierający zespoły ML.