MLOps Training
Tijdens deze training behandelen we het volledige proces van notebook tot productie. Je leert hoe je MLOps-principes zoals continue training, continue implementatie en monitoring kunt toepassen om end-to-end oplossingen te bouwen in een van de publieke clouds, zoals Azure, Amazon Web Services (AWS) of Google Cloud Platform (GCP).
Wil je je team(s) of organisatie trainen?
Michiel helpt je graag met trainingsoplossingen op maat.
Michiel Zeinstra
Training adviseur
Wat leer je?
Na de training ben je in staat om:
Alle noodzakelijke componenten van een end-to-end ML-systeem begrijpen.
Machine learning-pipelines maken in de cloud.
Implementeer je model als een schaalbare API
Monitoringdashboars instellen voor je applicatie.
Integreer en implementeer alle code via een CI/CD-pijplijn.
Belangrijkste leerdoelen
- Belangrijkste principes van MLOps.
- Hoe oplossingen te ontwerpen voor het inzetten van modellen in de cloud.
- Hoe je een ML-pipeline bouwt om reproduceerbaar een model te trainen.
- Hoe ML-pipelines automatisch kunnen worden ingezet en ingepland voor geautomatiseerde hertraining.
- Hoe modellen en metriek bijhouden in een modelbibliotheek.
- Hoe je een ML-model kunt implementeren en bewaken als een schaalbare gecontaineriseerde REST API.
- Hoe automatiseer je alle onderdelen via CI/CD.
- Praktisch advies over hoe ML-modellen in de cloud in productie kunnen worden genomen.
Programma
Deze training leidt je door de implementatie van machine-learning applicaties bij een van de public cloud providers en automatiseringsprocessen met best engineering practices onderweg. In een zeer interactieve omgeving krijg je conceptuele uitleg en praktische oefeningen van experts uit de sector.
- Belangrijkste MLOps-principes.
- Een oplossingsontwerp maken.
- Aan de slag met de cloud-tooling.
- Opleidingsbanen en pijplijnen.
- Experiment volgen.
Voor wie is het?
Deze training is perfect voor software engineers die meer willen leren over Cloud en MLOps. En die best practices in ontwikkeling en software engineering willen toepassen.
Vereisten
Basis programmeerervaring (Python, Git, Docker).
Vaardigheden op het gebied van software-engineering (bekijk bijvoorbeeld onze cursus Python voor gegevensanalyse ).
Wat moet ik nog meer weten?
Na registratie voor deze training ontvang je een bevestigingsmail met praktische informatie. Een week voor de training vragen we je naar eventuele dieetwensen en delen we literatuur uit als je je moet voorbereiden.
Tot ziens!
Training informatie
Alle literatuur en cursusmaterialen zijn bij de prijs inbegrepen.
Nadat je je hebt ingeschreven voor deze cursus, ontvang je een bevestigingsmail met praktische informatie.
