Przejdź do treści
Technologie / Sztuczna inteligencja

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?

Inżynierowie uczenia maszynowego (ML Engineers) wdrażający modele na produkcję
Analitycy danych (Data Scientists) zainteresowani operacjonalizacją modeli
Inżynierowie DevOps rozszerzający kompetencje o obszar AI/ML
Architekci chmury projektujący skalowalne rozwiązania uczenia maszynowego
Specjaliści ds. automatyzacji procesów w organizacjach data-driven
Menedżerowie projektów AI odpowiedzialni za wdrożenia produkcyjne
Absolwenci szkolenia Kubeflow na Google Cloud Platform poszukujący zaawansowanych rozwiązań
Konsultanci IT specjalizujący się w platformach uczenia maszynowego

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

01

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
02

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
03

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
04

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
05

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
06

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.

Klaudia Janecka
Klaudia Janecka Opiekun szkolenia

Poproś o ofertę

Możliwości dofinansowania

Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy

Zaufali nam

Szkolimy zespoły największych polskich firm

ING Bank - klient EITT
mBank - klient EITT
PKO Bank Polski - klient EITT
PZU - klient EITT
Allianz - klient EITT
T-Mobile - klient EITT
KGHM - klient EITT
PGE - klient EITT
IKEA - klient EITT
InPost - klient EITT
Leroy Merlin - klient EITT
ZUS - klient EITT

Zainteresowany tym szkoleniem?

Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.

500+ ekspertów
2500+ szkoleń w ofercie
ISO 9001 certyfikat jakości
Zapytaj o szkolenie
Zadzwoń do nas +48 22 487 84 90