AI Machine Learning

Szkolenie MLflow

Termin

Ustalamy indywidualnie

Czas

16h /2 dni

Cena

Ustalamy indywidualnie

Szkolenie MLflow

Szkolenie z MLflow to intensywny, dwudniowy kurs, który koncentruje się na praktycznym zastosowaniu MLflow do zarządzania cyklem życia modeli machine learningowych. Program szkolenia jest tak zaprojektowany, aby 80% czasu poświęcone było na praktyczne warsztaty, a 20% na teorię. Uczestnicy nauczą się, jak efektywnie rejestrować, śledzić, wdrażać i monitorować modele ML, pracując na rzeczywistych przykładach i przypadkach użycia.

Dla kogo jest szkolenie MLflow?

Data scientistów i inżynierów danych, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności w zakresie zarządzania cyklem życia modeli ML

Programistów i inżynierów ML, pragnących wdrażać i monitorować modele ML w środowisku produkcyjnym

Specjalistów IT, którzy chcą wykorzystać MLflow do automatyzacji procesów ML w swoich organizacjach

Wymagane umiejętności technologiczne:

Znajomość podstaw programowania w Pythonie

Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego

Doświadczenie z narzędziami do analizy danych będzie dodatkowym atutem

Program szkolenia Kubeflow

Dzień 1: Wprowadzenie do MLflow i podstawy zarządzania modelami

Podstawy MLflow

Wprowadzenie do MLflow i jego architektury
Instalacja i konfiguracja MLflow

Śledzenie eksperymentów z MLflow Tracking

Rejestrowanie i śledzenie eksperymentów ML
Zarządzanie metadanymi i wynikami eksperymentów

Modelowanie i przechowywanie modeli

Rejestrowanie modeli z MLflow Models
Przechowywanie modeli w repozytorium modeli

Rejestrowanie i śledzenie eksperymentów

Praktyczne ćwiczenia z rejestrowania i śledzenia eksperymentów ML
Analiza i interpretacja wyników eksperymentów

Dzień 2: Zaawansowane techniki i praktyczne zastosowania

Wdrażanie modeli z MLflow Projects

Tworzenie i konfigurowanie projektów MLflow
Wdrażanie modeli na różnych platformach

Monitorowanie modeli z MLflow Models

Monitorowanie wdrożonych modeli ML
Aktualizowanie i optymalizacja wdrożonych modeli

Integracja z innymi narzędziami i usługami

Integracja MLflow z popularnymi frameworkami ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn)
Integracja MLflow z platformami chmurowymi (AWS, Azure, GCP)

Wdrażanie i monitorowanie modelu

Praktyczne ćwiczenia z wdrażania modelu MLflow
Monitorowanie i optymalizacja wdrożonego modelu

Czego nauczysz się na szkoleniu MLflow?

Jak konfigurować i zarządzać MLflow do śledzenia eksperymentów ML

Jak rejestrować, przechowywać i wdrażać modele ML za pomocą MLflow

Jak monitorować i aktualizować wdrożone modele ML

Jak integrować MLflow z popularnymi frameworkami ML i platformami chmurowymi

Chcesz dowiedzieć się więcej o szkoleniu MLflow?

Dowiedz się więcej

Przemysław Wołosz

Szkolenia dla firm
(+48) 730 830 801

    Zamów rozmowę