St. Mary

330 St. Mary Avenue, Winnipeg, Canada, R3C 3Z5

Quick link to Winnipeg James Armstrong Richardson International Airport 20 minutes away.

201 Portage Avenue

201 Portage Avenue - 18th Floor, Winnipeg, Canada, R3B 3K6

Based on the 18th floor of the most prestigious building in Winnipeg, 201 Portage Avenue business centre combines stunning...

Sous-catégories (2)

Image for MLflow category
MLflow
Image for Kubeflow category
Kubeflow

Découvrez nos formations

Kubeflow on AWS

28 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning sur un serveur AWS EC2. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur AWS.
  • Utiliser EKS (Elastic Kubernetes Service) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur AWS.
  • Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
  • Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
  • Mettre à profit d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.
En savoir plus...

Kubeflow on Azure

28 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning dans le nuage Azure. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur Azure.
  • Utiliser Azure Kubernetes Service (AKS) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur Azure.
  • Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
  • Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
  • Mettre à profit d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.
En savoir plus...

Kubeflow on GCP

28 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning sur Google Cloud Platform (GCP). A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur GCP et GKE.
  • Utiliser GKE (Kubernetes Kubernetes Engine) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur GCP.
  • Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
  • Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
  • Mettre à profit d'autres services GCP pour étendre une application ML.
En savoir plus...

Kubeflow on IBM Cloud

28 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning sur IBM Cloud Kubernetes Service (IKS). A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
  • Utiliser IKS pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur IBM Cloud.
  • Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
  • Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
  • Mettre à profit d'autres services IBM Cloud pour étendre une application ML.
En savoir plus...

MLOps: CI/CD for Machine Learning

35 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent évaluer les approches et les outils disponibles aujourd'hui afin de prendre une décision intelligente sur la voie à suivre pour adopter MLOps au sein de leur organisation. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer divers cadres et outils MLOps.
  • Assembler le bon type d'équipe avec les bonnes compétences pour construire et soutenir un système MLOps.
  • Préparer, valider et modifier les données à utiliser par les modèles de ML.
  • Comprendre les composants d'un pipeline de ML et les outils nécessaires pour en construire un.
  • Expérimenter avec différents frameworks d'apprentissage automatique et serveurs pour le déploiement en production.
  • Opérationnaliser l'ensemble du processus d'apprentissage automatique de manière à ce qu'il soit reproductible et maintenable.
En savoir plus...

Kubeflow

35 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud à l'aide d'AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
  • Construire, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
  • Exécuter des pipelines d'apprentissage automatique entiers sur diverses architectures et environnements cloud.
  • Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des blocs-notes Jupyter.
  • Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.
En savoir plus...

Kubeflow on OpenShift

28 heures
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail d'apprentissage automatique dans un OpenShift nuage sur site ou hybride.
  • À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubernetes et Kubeflow sur un cluster OpenShift.
  • Utiliser OpenShift pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes.
  • Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
  • Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
  • Appeler des services de cloud public (par exemple, des services AWS) à partir d'OpenShift pour étendre une application ML
    • .
En savoir plus...

Kubeflow Fundamentals

28 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud.
  • Construire, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
  • Exécuter des pipelines d'apprentissage machine entiers sur diverses architectures et environnements cloud.
  • Utiliser Kubeflow pour engendrer et gérer des carnets Jupyter.
  • Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.
En savoir plus...

MLflow

21 heures
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent aller au-delà de la construction de modèles ML et optimiser le processus de création, de suivi et de déploiement des modèles ML. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer MLflow et les bibliothèques et frameworks de ML associés.
  • Apprécier l'importance de la traçabilité, de la reproductibilité et de la déployabilité d'un modèle ML
    • .
  • Déployer des modèles de ML sur différents clouds publics, plateformes ou serveurs sur site.
  • Mettre à l'échelle le processus de déploiement du ML afin d'accueillir plusieurs utilisateurs collaborant à un projet.
  • Mettre en place un registre central pour expérimenter, reproduire et déployer des modèles de ML.
En savoir plus...

Last Updated:

Nos Clients témoignent (3)

La qualité des explications, et le nombre important de sujets abordés

Hugo SECHIER - Expleo France
Formation - Kubeflow on AWS

I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life™
Formation - Kubeflow

the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Formation - MLflow

Upcoming Courses

Autres régions en Canada

Autres pays

Ces formations sont également disponibles dans d'autres pays

Conseil

MLOps Conseil
MLOps formation à Winnipeg, Weekend MLOps cours à Winnipeg, Soir MLOps formation à Winnipeg, MLOps formateur en ligne à Winnipeg, MLOps formation à Winnipeg, MLOps cours du soir à Winnipeg, MLOps formation Intra à Winnipeg, MLOps formation Intra Entreprise à Winnipeg, MLOps formation Inter à Winnipeg, MLOps formation Inter Entreprise à Winnipeg, MLOps préparation aux examens à Winnipeg, MLOps cours privé à Winnipeg, MLOps cours particuliers à Winnipeg, MLOps préparation à Winnipeg, MLOps entraînement à Winnipeg, Soir MLOps cours à Winnipeg, MLOps coach à Winnipeg, MLOps sur place à Winnipeg, Weekend MLOps formation à Winnipeg, MLOps instructeur à Winnipeg, MLOps formateur à Winnipeg, MLOps stage de préparation à Winnipeg, MLOps professeur à Winnipeg,MLOps cours à Winnipeg, MLOps coaching à Winnipeg
1