Cursos de MLOps em Gaia

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (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.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (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.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (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.

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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (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.

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.