Cursos de MLOps em Gaia

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Gaia (online ou no local), destina-se a engenheiros de IA e cientistas de dados de nível avançado com experiência intermediária a avançada, que desejam aprimorar o desempenho dos modelos DeepSeek, minimizar a latência e implantar soluções de IA de forma eficiente, utilizando práticas modernas de MLOps.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Otimizar modelos DeepSeek para eficiência, precisão e escalabilidade.
• Implementar as melhores práticas para MLOps e versionamento de modelos.
• Implantar modelos DeepSeek em infraestrutura de nuvem e local.
• Monitorar, manter e dimensionar soluções de IA de forma eficaz.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Gaia (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Kubeflow em ambiente on-premise e na nuvem.
• Construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de ML baseados em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines completos de aprendizado de máquina em arquiteturas diversas e ambientes em nuvem.
• Utilizar o Kubeflow para iniciar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Construir cargas de trabalho de treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e serviço em múltiplas plataformas.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) em Gaia 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 do MLOps em sua organização.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar vários frameworks e ferramentas de MLOps.
• Montar a equipe certa com as habilidades adequadas para construir e suportar um sistema de MLOps.
• Preparar, validar e versionar dados para uso por modelos de ML.
• Compreender os componentes de um Pipeline de ML e as ferramentas necessárias para construí-lo.
• Experimentar diferentes frameworks e servidores de aprendizado de máquina para deploy em produção.
• Operacionalizar todo o processo de Aprendizado de Máquina para que seja reproduzível e mantido.