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。

Kubernetes上的MLOps是一種框架，用於透過容器化管道和GitOps工作流程自動執行機器學習模型的訓練、驗證、封裝和部署。

此由導師指導的培訓課程（線上或線下）旨在針對希望建立可擴展且自動化的Kubernetes MLOps管道的中級從業者。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設計機器學習的端到端CI/CD管道。
• 實現用於模型部署和版本控制的GitOps工作流程。
• 自動化ML模型的訓練、測試和封裝。
• 整合監控、警報和回滾策略。

課程形式

• 導師導演的演示和技術深度探討。
• 建立實世界CI/CD工作流程的實作練習。
• 線上實驗室內，將ML工作負載部署至Kubernetes的實踐操作。

課程客製化選項

• 組織可請求與內部MLOps工具和基礎設施一致的自訂內容。

Kubeflow 是一個開放原始碼平台，旨在簡化在 Kubernetes 上建置、訓練及部署機器學習工作負載的過程。

此為由講師引導的實地培訓（線上或線下），針對希望使用 Kubeflow 建立可靠 ML 工作流的初級至中級專業人士設計。

完成本培訓後，學員將獲得以下技能：

• 瀏覽 Kubeflow 生態系統與核心組件。
• 利用 Kubeflow Pipelines 建立可重現的工作流。
• 在 Kubernetes 上運行具擴展性的訓練任務。
• 使用 Kubeflow Serving 高效部署機器學習模型。

課程格式

• 指導式簡報與協作討論。
• 結合真實 Kubeflow 組件的手實操作練習。
• 實際演練，用於建立端到端 ML 工作流。

課程客製化選項

• 可安排此培訓的客製化版本，以符合您團隊的技術棧與專案需求。

Docker是一個容器化平台，用於為 ML 系統建構可重現、便攜且具擴展性的環境。

這項由講師主導的培訓課程（線上或線下），針對希望使用 Docker 將完整的 ML 管線容器化並投入運作的中階至高階技術專業人員。

完成本培訓後，學員能夠：

• 將 ML 訓練、驗證和推論負載容器化。
• 設計並編排使用 Docker 及支援工具的端到端 ML 管線。
• 為 ML 元件實施版本控制、可重現性及 CI/CD（持續整合與持續部署）。
• 在容器化環境中部署、監控及擴展 ML 服務。

課程形式

• 透過實作示範支援的互動式講授。
• 著重在建構真實 ML 管線元件的動手實作練習。
• 針對端到端容器化工作流程進行實時實驗室演練。

課程客製化選項

• 如需與特定 ML 基礎架構需求相符的客製化培訓，請聯絡我們討論相關選項。

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。