MLOps — od eksperymentu do produkcji z MLflow i Kubernetes

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Szkolenie z MLOps obejmujące cykl życia modeli ML, experiment tracking z MLflow, model registry i versioning, CI/CD dla ML (automated training, testing, deployment), serving modeli (TorchServe, TF Serving, BentoML), monitoring modeli w produkcji (data drift, concept drift), Kubernetes dla ML workloadów oraz feature store (Feast). Szkolenie łączy wiedzę teoretyczną z intensywnymi ćwiczeniami praktycznymi, pozwalając uczestnikom na natychmiastowe zastosowanie zdobytych umiejętności w codziennej pracy.

Czego się nauczysz?

Zdobędziesz kompleksową wiedzę i praktyczne umiejętności z zakresu mlops. Program obejmuje wszystkie kluczowe aspekty — od fundamentalnych koncepcji, przez zaawansowane techniki, po wzorce implementacyjne z realnego świata.

Dzięki ćwiczeniom praktycznym i realistycznym scenariuszom rozwiniesz umiejętność stosowania poznanych koncepcji w kontekście swojej organizacji. Po ukończeniu szkolenia będziesz dysponować wiedzą gotową do natychmiastowego zastosowania.