MLOps cho Azure Machine Learning Training Course

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư AI và nhà khoa học dữ liệu trình độ cao với kinh nghiệm từ trung cấp đến nâng cao, những người muốn nâng cao hiệu suất DeepSeek mô hình, giảm độ trễ và triển khai các giải pháp AI một cách hiệu quả bằng các phương pháp thực hành MLOps hiện đại.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tối ưu hóa DeepSeek mô hình về hiệu quả, độ chính xác và khả năng mở rộng.
• Thực hiện các phương pháp thực hành tốt nhất cho MLOps và quản lý phiên bản mô hình.
• Triển khai DeepSeek mô hình trên cơ sở hạ tầng đám mây và tại chỗ.
• Giám sát, bảo trì và mở rộng quy mô các giải pháp AI một cách hiệu quả.

Khóa đào tạo này cho phép các học viên nâng cao kỹ năng thiết kế giải pháp Microsoft Azure.

Sau khóa đào tạo này, học viên sẽ hiểu rõ các tính năng và khả năng của dịch vụ Azure, có thể xác định sự đánh đổi và đưa ra quyết định để thiết kế các giải pháp đám mây công cộng và lai.

Trong quá trình đào tạo, các giải pháp cơ sở hạ tầng và nền tảng phù hợp để đáp ứng các yêu cầu chức năng, vận hành và triển khai trong suốt vòng đời giải pháp sẽ được xác định.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển muốn tìm hiểu cách xây dựng các microservice trên Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng ASF làm nền tảng để xây dựng và quản lý các microservice.
• Hiểu các khái niệm và mô hình lập trình microservice chính.
• Tạo một cụm trong Azure.
• Triển khai microservice tại chỗ hoặc trên đám mây.
• Gỡ lỗi và khắc phục sự cố cho một ứng dụng microservice đang hoạt động.

Dịch vụ Bot Azure kết hợp sức mạnh của các chức năng Microsoft Bot Framework và Azure để cho phép phát triển nhanh chóng các bot thông minh.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách dễ dàng tạo một bot thông minh bằng cách sử dụng Microsoft Azure.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Nắm vững các nguyên tắc cơ bản của bot thông minh
• Học cách tạo bot thông minh bằng cách sử dụng ứng dụng đám mây
• Hiểu cách sử dụng Microsoft Bot Framework, SDK Bot Builder và Dịch vụ Bot Azure
• Hiểu cách thiết kế bot bằng các mẫu bot
• Phát triển bot thông minh đầu tiên của họ bằng Microsoft Azure

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Người yêu thích công nghệ
• Kỹ sư
• Cán bộ chuyên ngành CNTT

Định dạng khóa học

• Bao gồm bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành nhiều

Trong khóa đào tạo do giảng viên hướng dẫn trực tiếp tại Việt Nam (tại chỗ hoặc từ xa), cácparticipant sẽ học về những khái niệm cơ bản, thành phần và dịch vụ của Microsoft Azure khi họ đi qua quá trình tạo ra một ứng dụng đám mây mẫu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Nắm vững những kiến thức cơ bản về Microsoft Azure
• Nắm bắt các công cụ và dịch vụ khác nhau của Azure
• Học cách sử dụng Azure để xây dựng ứng dụng đám mây

Internet of Things (IoT) là một cơ sở hạ tầng mạng kết nối các đối tượng vật lý và ứng dụng phần mềm không dây, cho phép chúng giao tiếp với nhau và trao đổi dữ liệu thông qua giao tiếp mạng, điện toán đám mây và thu thập dữ liệu. Azure là một bộ dịch vụ đám mây toàn diện cung cấp IoT Suite bao gồm các giải pháp được cấu hình sẵn giúp các nhà phát triển tăng tốc độ phát triển các dự án IoT.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách phát triển các ứng dụng IoT bằng Azure.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của kiến trúc IoT
• Cài đặt và cấu hình Azure IoT Suite
• Tìm hiểu lợi ích của việc sử dụng Azure trong lập trình hệ thống IoT
• Triển khai các dịch vụ IoT Azure khác nhau (IoT Hub, Functions, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management)
• Xây dựng, kiểm tra, triển khai và khắc phục sự cố cho một hệ thống IoT bằng Azure

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Kỹ sư

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc học máy trên Kubernetes.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubeflow tại chỗ và trên đám mây bằng AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc ML dựa trên các container Docker và Kubernetes.
• Chạy toàn bộ các pipeline học máy trên các kiến trúc và môi trường đám mây đa dạng.
• Sử dụng Kubeflow để tạo và quản lý các Jupyter notebook.
• Xây dựng các workload đào tạo ML, điều chỉnh siêu tham số và phục vụ trên nhiều nền tảng.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn triển khai Machine Learning khối lượng công việc lên máy chủ AWS EC2.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubernetes, Kubeflow và các phần mềm cần thiết khác trên AWS.
• Sử dụng EKS (Elastic Kubernetes Service) để đơn giản hóa công việc khởi tạo một cụm Kubernetes trên AWS.
• Tạo và triển khai một quy trình Kubernetes để tự động hóa và quản lý các mô hình ML trong môi trường sản xuất.
• Huấn luyện và triển khai các mô hình ML TensorFlow trên nhiều GPU và máy chạy song song.
• Tận dụng các dịch vụ được quản lý khác của AWS để mở rộng ứng dụng ML.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn triển khai khối lượng công việc Machine Learning lên đám mây Azure.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubernetes, Kubeflow và các phần mềm cần thiết khác trên Azure.
• Sử dụng Dịch vụ Kubernetes của Azure (AKS) để đơn giản hóa công việc khởi tạo một cụm Kubernetes trên Azure.
• Tạo và triển khai một quy trình Kubernetes để tự động hóa và quản lý các mô hình ML trong sản xuất.
• Huấn luyện và triển khai các mô hình ML TensorFlow trên nhiều GPU và máy chạy song song.
• Tận dụng các dịch vụ được quản lý khác của AWS để mở rộng một ứng dụng ML.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc học máy trên Kubernetes.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubeflow tại chỗ và trên đám mây.
• Xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc ML dựa trên các container Docker và Kubernetes.
• Chạy toàn bộ các pipeline học máy trên các kiến trúc và môi trường đám mây đa dạng.
• Sử dụng Kubeflow để tạo và quản lý các Jupyter notebook.
• Xây dựng các workload đào tạo ML, điều chỉnh siêu tham số và phục vụ trên nhiều nền tảng.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ), người tham gia sẽ học cách thiết lập và quản lý môi trường container quy mô sản xuất bằng Kubernetes trên AKS.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cấu hình và quản lý Kubernetes trên AKS.
• Triển khai, quản lý và mở rộng cụm Kubernetes.
• Triển khai các ứng dụng container hóa (Docker) trên Azure.
• Di chuyển môi trường Kubernetes hiện có từ tại chỗ lên đám mây AKS.
• Tích hợp Kubernetes với phần mềm tích hợp liên tục (CI) của bên thứ ba.
• Đảm bảo tính khả dụng cao và khả năng phục hồi sau thảm họa trong Kubernetes.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn vượt ra ngoài việc xây dựng các mô hình ML và tối ưu hóa quy trình tạo, theo dõi và triển khai mô hình ML.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình MLflow và các thư viện và khung ML liên quan.
• Đánh giá tầm quan trọng của khả năng theo dõi, tái tạo và triển khai của một mô hình ML.
• Triển khai các mô hình ML lên các đám mây công cộng, nền tảng khác nhau hoặc các máy chủ tại chỗ.
• Mở rộng quy trình triển khai ML để đáp ứng nhiều người dùng cộng tác trong một dự án.
• Thiết lập một đăng ký trung tâm để thử nghiệm, tái tạo và triển khai các mô hình ML.

Khóa học trực tiếp với giáo viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các kỹ sư muốn đánh giá các phương pháp và công cụ hiện có để đưa ra quyết định thông minh về con đường tiếp theo để áp dụng MLOps trong tổ chức của họ.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các khung và công cụ MLOps khác nhau.
• Tập hợp một đội ngũ có kỹ năng phù hợp để xây dựng và hỗ trợ một hệ thống MLOps.
• Chuẩn bị, xác thực và phiên bản hóa dữ liệu để sử dụng cho các mô hình ML.
• Hiểu các thành phần của một ML Pipeline và các công cụ cần thiết để xây dựng nó.
• Thực nghiệm với các khung và máy chủ học máy khác nhau để triển khai vào sản xuất.
• Hoạt động hóa toàn bộ quá trình Học Máy để nó trở nên có thể tái sản xuất và bảo trì.