MLOps i zarządzanie cyklem życia modeli AI na platformie Google Vertex AI
Szkolenie koncentruje się na praktycznych aspektach wdrażania i zarządzania modelami uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym z wykorzystaniem platformy Vertex AI. Program obejmuje automatyzację potoków ML, monitorowanie modeli oraz najlepsze praktyki MLOps w ekosystemie Google Cloud. Zajęcia prowadzone są w formie warsztatów, podczas których uczestnicy budują kompletne systemy MLOps od fazy rozwoju po wdrożenie produkcyjne. Szkolenie stanowi naturalne rozszerzenie kompetencji dla osób znających Kubeflow oraz wprowadza w zarządzane środowisko Google Cloud.
Dlaczego warto wybrać to szkolenie?
Rosnące wymagania rynku sprawiają, że kompetencje techniczne stają się kluczowym atutem na rynku pracy. Szkolenie koncentruje się na praktycznych aspektach wdrażania i zarządzania modelami uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym z wykorzystaniem platformy Vertex AI.
Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: Zdobędą praktyczne umiejętności implementacji MLOps w środowisku Google Cloud, Nauczą się automatyzować potoki uczenia maszynowego z wykorzystaniem Vertex AI Pipelines, Opanują techniki efektywnego zarządzania modelami i ich wersjami w środowisku produkcyjnym, Poznają metody monitorowania jakości modeli i reagowania na zmiany w danych. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.
Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: Inżynierowie uczenia maszynowego (ML Engineers) wdrażający modele na produkcję, Analitycy danych (Data Scientists) zainteresowani operacjonalizacją modeli, Inżynierowie DevOps rozszerzający kompetencje o obszar AI/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
- Zdobędą praktyczne umiejętności implementacji MLOps w środowisku Google Cloud
- Nauczą się automatyzować potoki uczenia maszynowego z wykorzystaniem Vertex AI Pipelines
- Opanują techniki efektywnego zarządzania modelami i ich wersjami w środowisku produkcyjnym
- Metody monitorowania jakości modeli i reagowania na zmiany w danych
- Zoptymalizować koszty i wydajność procesów ML na dużą skalę
- Zrozumieją integrację MLOps z praktykami DevOps i CI/CD
- Zdobędą wiedzę o zarządzanych alternatywach dla rozwiązań open-source jak Kubeflow
- Przygotują się do roli ML Engineer w organizacjach wykorzystujących Google Cloud
Dla kogo jest to szkolenie?
Wymagania wstępne
- Solidna znajomość języka Python i bibliotek do uczenia maszynowego
- Doświadczenie w trenowaniu i ocenie modeli uczenia maszynowego
- Podstawowa znajomość koncepcji DevOps i praktyk CI/CD
- Zrozumienie architektury kontenerów Docker i orkiestracji
- Znajomość podstaw pracy z platformami chmurowymi i API
Program szkolenia
Definicja MLOps: cele
- Definicja MLOps: cele, zasady, kluczowe komponenty i korzyści
- Wyzwania związane z wdrażaniem modeli ML w środowisku produkcyjnym
- Przegląd platformy Vertex AI jako zunifikowanego środowiska MLOps
- Porównanie Vertex AI z open-source'owym Kubeflow: zarządzane vs. samodzielne rozwiązania
- Architektura Vertex AI i integracja z innymi usługami Google Cloud
- Przygotowanie danych i inżynieria cech z Vertex AI
- Vertex AI Managed Datasets do zarządzania zbiorami danych treningowych
Vertex AI Feature Store
- Vertex AI Feature Store: tworzenie, wersjonowanie i udostępnianie cech
- Promowanie ponownego użycia cech między projektami i zespołami
- Integracja z BigQuery i Dataflow do przetwarzania danych na dużą skalę
- Automatyzacja pipelines przygotowania danych
- Trenowanie modeli na skalę z Vertex AI Training
- Rodzaje zadań treningowych: custom jobs, hyperparameter tuning, training pipelines
- Wykorzystanie predefiniowanych kontenerów i budowa własnych obrazów Docker
Konfiguracja i uruchamianie treningu rozproszonego
- Konfiguracja i uruchamianie treningu rozproszonego (distributed training)
- Vertex AI Experiments i TensorBoard do śledzenia eksperymentów
- Optymalizacja kosztów trenowania i zarządzanie zasobami
- Zarządzanie modelami i wdrożenia (deployment)
- Vertex AI Model Registry: centralne repozytorium i wersjonowanie modeli
- Przechowywanie metadanych modeli i ocena ich jakości
Wdrażanie modeli na Vertex AI Endpoints dla predykcji
- Wdrażanie modeli na Vertex AI Endpoints dla predykcji online
- Realizacja predykcji wsadowych (batch predictions) dla dużych zbiorów
- Strategie wdrażania: blue/green, canary, shadow deployment
- Automatyzacja potoków ML z Vertex AI Pipelines
- Budowa potoków ML z wykorzystaniem Kubeflow Pipelines SDK
- Vertex AI SDK for Python do definiowania komponentów potoków
- Zarządzanie artefaktami, parametrami i zależnościami między komponentami
Orkiestracja, harmonogramowanie i monitorowanie
- Orkiestracja, harmonogramowanie i monitorowanie wykonania potoków
- Vertex ML Metadata do automatycznego śledzenia lineage danych i modeli
- Monitorowanie modeli w produkcji
- Vertex AI Model Monitoring: wykrywanie data drift i concept drift
- Training-serving skew i prediction drift: identyfikacja i mitygacja
- Konfiguracja alertów i tworzenie dashboardów monitorujących
- Vertex AI Explainable AI do zrozumienia predykcji i diagnozowania problemów
Automatyczne retraining modeli w odpowiedzi na zmiany
- Automatyczne retraining modeli w odpowiedzi na zmiany danych
- Zaawansowane tematy MLOps
- Integracja potoków MLOps z praktykami CI/CD (Continuous Integration/Delivery)
- Strategie zarządzania kosztami w projektach MLOps na Vertex AI
- Aspekty bezpieczeństwa: ochrona kodu, danych i modeli w potokach
- Ray on Vertex AI do skalowania aplikacji AI i Python
- Najlepsze praktyki organizacji zespołów i procesów MLOps
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
Najczęściej zadawane pytania
Dla kogo jest szkolenie MLOps i zarządzanie cyklem życia modeli AI na platformie Google Vertex AI?
Szkolenie jest skierowane do profesjonalistów, którzy chcą rozwinąć kompetencje w zakresie mlops i zarządzanie cyklem życia modeli ai na platformie google vertex ai. Wymagany poziom: intermediate.
Ile trwa szkolenie MLOps i zarządzanie cyklem życia modeli AI na platformie Google Vertex AI?
Szkolenie trwa 3. Realizowane w formie online lub stacjonarnej.
Czy otrzymam certyfikat po szkoleniu?
Tak — każdy uczestnik otrzymuje certyfikat ukończenia szkolenia potwierdzający zdobyte kompetencje. EITT posiada akredytację ISO 9001.
Czy szkolenie można zrealizować dla zamkniętej grupy?
Tak — oferujemy szkolenia zamknięte dedykowane dla firm. Program dostosowujemy do potrzeb Twojego zespołu. Skontaktuj się z nami po indywidualną wycenę.
Poproś o ofertę
Możliwości dofinansowania
Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy
Baza Usług Rozwojowych
Dofinansowanie do 80% dla MŚP ze środków EFS
Sprawdź dostępnośćKrajowy Fundusz Szkoleniowy
Dofinansowanie do 100% dla pracodawców
Dowiedz się więcejZaufali nam
Szkolimy zespoły największych polskich firm
Zainteresowany tym szkoleniem?
Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.