MLOps Đào tạo tại Việt Nam

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 ở trình độ nâng cao, có kinh nghiệm từ trung cấp đến nâng cao, những người mong muốn nâng cao hiệu suất của mô hình DeepSeek, giảm thiểu độ trễ và triển khai các giải pháp AI một cách hiệu quả bằng cách áp dụng các phương pháp MLOps hiện đại.

Kết thúc khóa đào tạo, học viên sẽ có khả năng:

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

Khóa đào tạo trực tiếp này về Việt Nam giúp các nhà thực hành cấp độ trung cấp xây dựng các pipeline MLOps tự động trên Kubernetes. Người tham gia sẽ thiết kế các quy trình CI/CD, triển khai các chiến lược GitOps và triển khai các mô hình ML sử dụng hạ tầng được đóng gói container cho các hoạt động machine learning có khả năng mở rộng và tái lập.

Khóa đào tạo thực hành này tại Việt Nam trang bị cho bạn kỹ năng để xây dựng, huấn luyện và phục vụ các mô hình học máy trên Kubernetes bằng Kubeflow. Bạn sẽ học cách điều hướng hệ sinh thái, tạo các pipeline có khả năng mở rộng và quản lý các khối lượng công việc sẵn sàng cho môi trường sản xuất với các thực hành tốt nhất.

Khóa đào tạo trực tiếp về Việt Nam này hướng dẫn các chuyên gia cách container hóa các pipeline ML hoàn chỉnh bằng Docker. Học viên sẽ làm chủ các kỹ năng xây dựng môi trường tái tạo, điều phối các workload huấn luyện và suy luận, và triển khai CI/CD cho các triển khai MLOps có khả năng mở rộng.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (tư vấn trực tuyến hoặc tại hiện trường) được thiết kế dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu mong muốn xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình machine learning trên Kubernetes.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubeflow trên hạ tầng nội bộ (on-premise) và trên đám mây.
• Xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình ML dựa trên các container Docker và Kubernetes.
• Chạy toàn bộ các pipeline machine learning trên nhiều kiến trúc và môi trường đám mây khác nhau.
• Sử dụng Kubeflow để khởi tạo và quản lý các notebook Jupyter.
• Xây dựng các tác vụ huấn luyện ML, điều chỉnh siêu tham số (hyperparameter tuning) và cung cấp dịch vụ (serving) trên nhiều nền tảng.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư muốn đánh giá các phương pháp và công cụ hiện có để đưa ra quyết định thông minh về lộ trình triển khai MLOps trong tổ chức của họ.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các khung công tác và công cụ MLOps khác nhau.
• Lựa chọn đội ngũ phù hợp với kỹ năng cần thiết để xây dựng và hỗ trợ hệ thống MLOps.
• Chuẩn bị, kiểm tra và phiên bản hóa dữ liệu cho mô hình Học máy sử dụng.
• Hiểu các thành phần của một ML Pipeline (Dòng công việc Học máy) và các công cụ cần thiết để xây dựng nó.
• Thử nghiệm với các khung công tác và máy chủ Học máy khác nhau để triển khai vào sản xuất.
• Thực hiện toàn bộ quy trình Học máy để đảm bảo nó có thể tái tạo và duy trì được.