Évora Hotel

93, Avenida Túlio Espanca Apart. 93 7002-502 Évora, Évora, Portugal, 7002-502 Évora

ALMA ALENTEJANA O nosso conceito baseia-se na verdadeira e esplendorosa "Alma Alentejana".

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Category for Kubeflow

Kubeflow
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MLflow

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DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de IA de nível avançado e cientistas de dados com experiência intermediária a avançada que desejam aprimorar o desempenho do modelo DeepSeek, minimizar a latência e implantar soluções de IA de forma eficiente usando práticas modernas MLOps. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Otimize os modelos DeepSeek para eficiência, precisão e escalabilidade.
  • Implementar as melhores práticas para MLOps e versionamento de modelo.
  • Implante modelos DeepSeek na nuvem e na infraestrutura local.
  • Monitorizar, manter e escalar soluções de IA de forma eficaz.
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Kubeflow

 35 Horas
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem usando o AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
  • Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
  • Executar pipelines de aprendizagem automática completos em diversas arquitecturas e ambientes de nuvem.
  • Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
  • Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
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Kubeflow Fundamentals

 28 Horas
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem.
  • Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
  • Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
  • Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
  • Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
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Kubeflow on AWS

 28 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning em um servidor AWS EC2. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários na AWS.
  • Use o EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes na AWS.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
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Kubeflow on Azure

 28 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning na nuvem do Azure. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
  • Use o Serviço de Kubernetes do Azure (AKS) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
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MLflow

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam ir além da construção de modelos de ML e otimizar o processo de criação, rastreamento e implantação de modelos de ML. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar MLflow e bibliotecas e estruturas de ML relacionadas.
  • Apreciar a importância da rastreabilidade, reprodutibilidade e implantação de um modelo de ML
  • Implantar modelos de ML em diferentes nuvens públicas, plataformas ou servidores locais.
  • Dimensionar o processo de implementação de ML para acomodar vários utilizadores que colaboram num projeto.
  • Criar um registo central para experimentar, reproduzir e implementar modelos de ML.
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MLOps: CI/CD for Machine Learning

 35 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam avaliar as abordagens e ferramentas disponíveis hoje para tomar uma decisão inteligente sobre o caminho a seguir na adoção de MLOps em sua organização. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar vários frameworks e ferramentas MLOps.
  • Reunir o tipo certo de equipa com as competências adequadas para construir e suportar um sistema MLOps.
  • Preparar, validar e versionar dados para uso por modelos ML.
  • Compreender os componentes de um pipeline de ML e as ferramentas necessárias para o construir.
  • Experimentar diferentes estruturas e servidores de aprendizagem automática para implementação na produção.
  • Operacionalizar todo o processo Machine Learning para que seja reproduzível e passível de manutenção.
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MLOps for Azure Machine Learning

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de aprendizado de máquina que desejam usar Azure Machine Learning e Azure DevOps para facilitar as práticas MLOps. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Construir fluxos de trabalho reproduzíveis e modelos de aprendizado de máquina.
  • Gerenciar o ciclo de vida do aprendizado de máquina.
  • Acompanhe e relate o histórico da versão do modelo, ativos e muito mais.
  • Implantar modelos de aprendizado de máquina prontos para produção em qualquer lugar.
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Última Atualização:

Declaração de Clientes (2)

o ecossistema de ML não se limita ao MLFlow, mas também inclui o Optuna, hyperopt, Docker e docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL

Curso - MLflow

Máquina Traduzida

Aproveitei a participação no treinamento Kubeflow, que foi realizado remotamente. Esse treinamento me permitiu consolidar meu conhecimento sobre serviços AWS, K8s e todas as ferramentas DevOps relacionadas ao Kubeflow, que são as bases necessárias para abordar o assunto de forma adequada. Gostaria de agradecer Malawski Marcin por sua paciência e profissionalismo no treinamento e nas dicas sobre práticas recomendadas. Malawski aborda o tema sob diferentes ângulos, com diferentes ferramentas de implantação Ansible, EKS kubectl, Terraform. Agora estou definitivamente convencido de que estou entrando na área correta de aplicação.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM

Curso - Kubeflow

Máquina Traduzida

Próximas Formações Provisórias

Kubeflow

2025-06-30 09:30
35 Horas
Évora Hotel

MLflow

2025-07-14 09:30
21 Horas
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Kubeflow on Azure

2025-07-28 09:30
28 Horas
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Kubeflow Fundamentals

2025-08-11 09:30
28 Horas
Évora Hotel

Kubeflow on AWS

2025-08-25 09:30
28 Horas
Évora Hotel

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MLOps Consultoria
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