澳門現場MLOps培訓

此培訓由導師主導, 於 澳門（線上或線下）以 live training 形式進行, 針對具有中到高級經驗、希望透過現代 MLOps實踐提升 DeepSeek模型性能、減少延遲並高效部署 AI解決方案的進階級 AI工程師和數據科學家。

完成本培訓後, 學員將能夠：

• 優化 DeepSeek模型以提升效率、準確性及擴展性。
• 實作 MLOps 及模型版本控制的最佳實踐。
• 在雲端和本地基礎設施上部署 DeepSeek模型。
• 有效監控、維護和擴展 AI解決方案。

這門由講師指導的課程在 澳門 進行（線上或線下），面向希望構建、部署和管理Kubernetes上機器學習工作流程的開發人員及數據科學家。

課程結束後，學員將能夠：

• 在本地環境和雲端安裝並配置Kubeflow。
• 基於Docker容器和Kubernetes構建、部署及管理機器學習工作流程。
• 在多種架構和雲端環境中運行完整的機器學習管線。
• 使用Kubeflow生成並管理Jupyter筆記本。
• 跨多個平台構建機器學習訓練、超參數調優及服務部署工作負載。

此種由導師主導的現場培訓在 澳門（線上或線下）進行，旨在幫助工程師評估當前可用的方法與工具，從而做出明智決策，確定在其組織內推行 MLOps 的最佳路徑。

完成本課程後，學員將能夠：

• 安裝並配置各種 MLOps 框架和工具。
• 組建具備適當技能的團隊，以構建和支持 MLOps 系統。
• 準備、驗證數據並管理版本，供 ML 模型使用。
• 了解 ML 流程的組成部分及構建所需工具。
• 嘗試不同的機器學習框架和服務器，以進行生產部署。
• 實現整個機器學習流程的運營化，使其具備可複製性和可維護性。