MLOps: zarządzanie cyklem życia modeli AI
Szkolenie z wdrażania praktyk MLOps w celu automatyzacji procesów budowy, testowania, wdrażania i monitorowania modeli AI w środowiskach produkcyjnych. Program koncentruje się na pipeline'ach ML gotowych do produkcji i doskonałości operacyjnej. Warsztat obejmuje praktyczne wdrażanie narzędzi MLOps i najlepszych praktyk. Metodyka inspirowana DevOps zapewnia niezawodne i skalowalne zarządzanie systemami AI.
Dlaczego warto wybrać to szkolenie?
Skuteczne wykorzystanie nowoczesnych narzędzi i metodyk kompetencje techniczne stają się kluczowym atutem na rynku pracy. Szkolenie z wdrażania praktyk MLOps w celu automatyzacji procesów budowy, testowania, wdrażania i monitorowania modeli AI w środowiskach produkcyjnych. Program koncentruje się na pipeline’ach ML gotowych do produkcji i doskonałości operacyjnej.
Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: Automatyzacja potoków uczenia maszynowego zredukuje czas wprowadzania do produkcji dla modeli AI o 60%., Niezawodne procesy wdrażania zapewnią stałą wydajność modeli w środowiskach produkcyjnych., Systemy monitorowania i alertów umożliwią proaktywną konserwację i optymalizację wydajności., Praktyki kontroli wersji i odtwarzalności zwiększą zarządzanie modelami i zgodność.. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.
Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: Inżynierowie ML, Zespoły DevOps, Inżynierowie platform 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
- Automatyzacja potoków uczenia maszynowego zredukuje czas wprowadzania do produkcji dla modeli AI o 60%.
- Niezawodne procesy wdrażania zapewnią stałą wydajność modeli w środowiskach produkcyjnych.
- Systemy monitorowania i alertów umożliwią proaktywną konserwację i optymalizację wydajności.
- Praktyki kontroli wersji i odtwarzalności zwiększą zarządzanie modelami i zgodność.
- Skalowalne projektowanie infrastruktury zapewni wsparcie dla rosnących obciążeń AI.
- Możliwości reagowania na incydenty zminimalizują przestoje i wpływ na biznes.
- Wdrożenie najlepszych praktyk zapewni doskonałość operacyjną w zarządzaniu systemami AI.
Dla kogo jest to szkolenie?
Wymagania wstępne
- Doświadczenie w rozwijaniu modeli uczenia maszynowego i ich wdrażaniu
- Znajomość praktyk DevOps i potoków CI/CD
- Umiejętność pracy z platformami chmurowymi i technologiami konteneryzacji
- Podstawowa wiedza o systemach monitorowania i automatyzacji infrastruktury
Program szkolenia
Zarządzanie cyklem życia ML
- CI/CD dla machine learning
- Strategie wersjonowania modeli
- Infrastruktura jako kod dla ML
Automatyczne uczenie i testowanie modeli
- Automatyczna walidacja danych
- Potoki uczenia modeli
- Ramy testów A/B
- Monitorowanie wydajności
- 3. Wdrażanie i serwowanie w produkcji
- Architektury serwowania modeli
- Strategie konteneryzacji
- Balansowanie obciążenia i skalowanie
- Wdrożenia blue-green
Monitorowanie i konserwacja
- Wykrywanie dryftu modeli
- Alerty degradacji wydajności
- Automatyczne wyzwalacze ponownego treningu
- Procedury reagowania na incydenty
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
Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?
Do udziału w szkoleniu MLOps: zarządzanie cyklem życia modeli AI zalecamy: Doświadczenie w rozwijaniu modeli uczenia maszynowego i ich wdrażaniu; Znajomość praktyk DevOps i potoków CI/CD; Umiejętność pracy z platformami chmurowymi i technologiami konteneryzacji.
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: Inżynierowie ML; Zespoły DevOps; Inżynierowie platform ML.
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.