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.

MLOps trên Kubernetes là một khung làm việc nhằm tự động hóa quá trình huấn luyện, xác thực, đóng gói và triển khai các mô hình học máy bằng cách sử dụng pipelines được container hóa và quy trình làm việc GitOps.

Đây là khóa đào tạo do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp tại địa điểm), dành cho những người thực hành ở mức trung cấp mong muốn xây dựng các pipelines MLOps tự động và có khả năng mở rộng trên Kubernetes.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ được trang bị để:

• Thiết kế các pipelines CI/CD từ đầu đến cuối cho máy học.
• Thực hiện quy trình làm việc GitOps cho việc triển khai và quản lý phiên bản mô hình.
• Tự động hóa quá trình huấn luyện, kiểm thử và đóng gói các mô hình ML.
• Tích hợp giám sát, cảnh báo và chiến lược rollback.

Định dạng của Khóa Học

• Các bài trình bày và phân tích kỹ thuật được hướng dẫn bởi giảng viên.
• Bài tập thực hành xây dựng các quy trình làm việc CI/CD thực tế.
• Thực hành live-lab triển khai các công việc ML lên Kubernetes.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Các tổ chức có thể yêu cầu nội dung được tùy chỉnh phù hợp với các công cụ và cơ sở hạ tầng MLOps nội bộ của họ.

Kubeflow là một nền tảng mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa việc xây dựng, huấn luyện và triển khai các tác vụ học máy trên Kubernetes.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho những chuyên gia từ mức độ cơ bản đến trung cấp muốn xây dựng các quy trình làm việc ML đáng tin cậy bằng Kubeflow.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có được kỹ năng để:

• Điều hướng hệ sinh thái và các thành phần lõi của Kubeflow.
• Xây dựng các quy trình làm việc có thể tái tạo với Kubeflow Pipelines.
• Chạy các công việc huấn luyện có khả năng mở rộng trên Kubernetes.
• Triển khai các mô hình học máy hiệu quả bằng Kubeflow Serving.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng được hướng dẫn và thảo luận hợp tác.
• Thực hành hands-on với các thành phần Kubeflow thực tế.
• Bài tập thực tế để xây dựng quy trình làm việc ML từ đầu đến cuối.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Các phiên bản tùy chỉnh của khóa đào tạo này có thể được sắp xếp để phù hợp với công nghệ và yêu cầu dự án của đội ngũ của bạn.

Docker là một nền tảng container hóa được sử dụng để xây dựng các môi trường có thể tái tạo, di động và mở rộng cho hệ thống học máy.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giáo viên hướng dẫn này dành cho các chuyên gia kỹ thuật từ trình độ trung cấp đến cao cấp, những người mong muốn container hóa và vận hành các pipeline ML đầy đủ bằng Docker.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:

• Container hóa các tác vụ huấn luyện, xác thực và suy luận của ML.
• Thiết kế và dàn dựng pipeline ML từ đầu đến cuối bằng Docker và các công cụ hỗ trợ.
• Thực hiện phiên bản hóa, khả năng tái tạo và CI/CD cho các thành phần của ML.
• Triển khai, giám sát và mở rộng các dịch vụ ML trong môi trường container hóa.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác được hỗ trợ bởi các minh họa thực tế.
• Bài tập thực hành tập trung vào việc xây dựng các thành phần pipeline ML thực tế.
• Triển khai live-lab cho workflow container hóa từ đầu đến cuối.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Đối với khóa đào tạo tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu cơ sở hạ tầng ML cụ thể, vui lòng liên hệ với chúng tôi để thảo luận về các lựa chọn.

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.