AWS 上の Kubeflowのトレーニングコース

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルの経験を持つ AI エンジニアやデータサイエンティストを対象としており、DeepSeek モデルのパフォーマンス向上、レイテンシの最小化、および効率的な AI ソリューションの展開を目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• DeepSeek モデルを効率性、精度、スケーラビリティの面で最適化する。
• MLOps とモデルバージョン管理のベストプラクティスを実装する。
• クラウドおよびオンプレミスのインフラストラクチャに DeepSeek モデルを展開する。
• AI ソリューションを効果的に監視、維持、スケーリングする。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンサイトまたはリモート）は、AWSでIoTデバイスを展開および管理したいエンジニア向けです。

本トレーニング終了後、参加者はバックエンド、ゲートウェイ、およびデバイスをAWS上に展開および管理するIoTプラットフォームを構築できるようになります。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、さまざまなデバイス向けにAWS IoT Greengrassの機能をインストール、設定、管理したい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者はAWS IoT Greengrassを使用して、スマートデバイス上でアプリケーションを作成、展開、管理、保護、監視できるようになります。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンサイトまたはリモート）は、開発者がAWS Lambdaを使用してクラウドにサービスやアプリケーションを構築およびデプロイする方法を学ぶことを目的としています。実行環境のプロビジョニング（サーバー、VM、コンテナ、可用性、スケーラビリティ、ストレージなど）について心配することなく、クラウドにサービスやアプリケーションを構築およびデプロイできます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• AWS Lambdaで関数を実行するように設定します。
• FaaS（Function as a Service）とサーバーレス開発の利点を理解します。
• AWS Lambda 関数を作成、アップロード、および実行します。
• Lambda関数を異なるイベントソースと統合します。
• Lambdaベースのアプリケーションをパッケージ化、デプロイ、監視、トラブルシューティングします。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、DevOpsの実践方法を深く理解し、AWS Cloud9を使用して開発プロセスを合理化したい上級レベルの専門家向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は次のことができます：

• AWS Cloud9でDevOpsワークフローを設定および構成する
• 継続的インテグレーションと継続的デリバリー（CI/CD）パイプラインを実装する
• AWS Cloud9を使用してテスト、監視、展開プロセスを自動化する
• Lambda、EC2、S3などのAWSサービスをDevOpsワークフローに統合する
• GitHubやGitLabなどのソース管理システムをAWS Cloud9内で利用する

Dockerは、機械学習システムの再現性、携帯性、およびスケーラビリティを備えた環境を構築するために使用されるコンテナ化プラットフォームです。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Dockerを使用して完全なMLパイプラインをコンテナ化し、運用する中級から上級レベルの技術者向けです。

このトレーニングを終了した参加者は、以下のことが able to できるようになります：

• MLの訓練、検証、推論のワークロードをコンテナ化します。
• Dockerおよび関連ツールを使用してエンドツーエンドのMLパイプラインを設計し、オーケストレーションします。
• MLコンポーネントのバージョン管理、再現性、CI/CDを実装します。
• コンテナ化された環境でMLサービスを展開し、監視し、スケールアップします。

コースの形式

• 実践的なデモンストレーションをサポートするインタラクティブな講義。
• 本物のMLパイプラインコンポーネントを作成に焦点を当てた手動実習。
• エンドツーエンドのコンテナ化ワークフローのライブラボ実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• 特定のMLインフラストラクチャの要件に合わせたカスタマイズされたトレーニングについては、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AWS Cloud9 と AWS Lambda 上で効果的に構築、デプロイ、および維持する方法を学びたい中級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• サーバーレスアーキテクチャの基本を理解する
• AWS Cloud9 をサーバーレスアプリケーション開発用にセットアップする
• AWS Lambda を使用してサーバーレスアプリケーションを開発、テスト、およびデプロイする
• API Gateway と S3 のような他の AWS サービスとの統合
• パフォーマンスとコスト効率を最適化する

概要:

• IoTアーキテクチャと機能の基本
• 「モノ」、「センサー」、インターネット、およびIoTのビジネス機能間のマッピング
• すべてのIoTソフトウェアコンポーネントの基本 - ハードウェア、ファームウェア、ミドルウェア、クラウド、モバイルアプリ
• IoT機能 - フリートマネージャー、データ可視化、SaaSベースのFMとDV、アラート/アラーム、センサーオンボーディング、「モノ」のオンボーディング、ジオフェンシング
• MQTTを使用したIoTデバイスとクラウド間の通信の基本
• MQTTを使用してIoTデバイスをAWSに接続（AWS IoT Core）。
• 計算とデータストレージのためにAWS IoT CoreをAWS Lambda関数に接続。
• Raspberry PIをAWS IoT Coreに接続し、簡単なデータ通信を行う。
• アラートとイベント
• センサーキャリブレーション

概要:

• IoTアーキテクチャと機能の基礎
• 「もの」、「センサー」、インターネット、およびIoTのビジネス機能とのマッピング
• すべてのIoTソフトウェアコンポーネントのエッセンス - ハードウェア、ファームウェア、ミドルウェア、クラウド、モバイルアプリ
• IoTの機能 - 車両管理、データ可視化、SaaSベースのFMとDV、アラート/アラーム、センサー登録、「もの」登録、ジオフェンシング
• MQTTを使用したIoTデバイスとクラウドとの通信の基礎
• MQTT（AWS IoT Core）を使用してIoTデバイスをAWSに接続する
• AWS Lambda関数を使用してAWS IoT CoreをDynamoDBでの計算とデータストレージに接続する
• Raspberry PIとAWS IoT Coreの接続と単純なデータ通信
• Raspberry PIとAWS IoT Coreを使用してスマートデバイスを構築する実践的な作業
• センサーデータの可視化とウェブインターフェースとの通信

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、開発者とデータサイエンティスト向けに設計されており、Kubernetes上で機械学習ワークフローを構築、デプロイ、管理する方法を学ぶことができます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AWS EKS（Elastic Kubernetes Service）を使用してオンプレミスおよびクラウド上でKubeflowをインストールおよび設定します。
• DockerコンテナとKubernetesに基づいたMLワークフローを構築、デプロイ、管理します。
• さまざまなアーキテクチャとクラウド環境で機械学習パイプライン全体を実行します。
• Kubeflowを使用してJupyterノートブックを生成および管理します。
• 複数のプラットフォーム間でMLトレーニング、ハイパーパラメータチューニング、サービスワークロードを構築します。

この講師主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、エンジニアが Azure クラウドに Machine Learning のワークロードをデプロイすることを目指します。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Azure 上で Kubernetes、Kubeflow およびその他の必要なソフトウェアをインストールおよび設定する。
• Azure Kubernetes Service (AKS) を使用して Azure 上の Kubernetes クラスタの初期化作業を簡素化する。
• プロダクションで ML モデルを自動化および管理するための Kubernetes パイプラインを作成およびデプロイする。
• 複数の GPU と並列に動作するマシン上で TensorFlow ML モデルをトレーニングおよびデプロイする。
• 他の AWS 管理サービスを使用して ML アプリケーションを拡張する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティスト向けで、単にMLモデルの構築だけでなく、MLモデルの作成、追跡、展開プロセスを最適化することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• MLflowと関連するMLライブラリおよびフレームワークをインストールおよび設定する。
• MLモデルの追跡可能性、再現可能性、展開可能性の重要性を理解する。
• 異なるパブリッククラウド、プラットフォーム、またはオンプレミスサーバーにMLモデルをデプロイする。
• プロジェクトで複数のユーザーが協力できるようにML展開プロセスを拡大する。
• 実験、再現、展開のための中央レジストリを設定する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、エンジニア向けに提供され、組織内でMLOpsを採用するための道筋を選択するために、現在利用可能なアプローチとツールを評価することができます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 複数のMLOpsフレームワークとツールをインストールおよび構成する。
• MLOpsシステムの構築とサポートに適したチームを編成し、必要なスキルを持つメンバーを集める。
• MLモデルで使用されるデータを準備、検証、バージョン管理する。
• MLパイプラインの構成要素とその構築に必要なツールを理解する。
• 本番展開のために異なる機械学習フレームワークやサーバーを試す。
• 機械学習プロセス全体を再現可能で維持可能な形で運用する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Azure Machine Learning と Azure DevOps を使用して MLOps の実践を促進したい機械学習エンジニア向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます：

• 再現可能なワークフローと機械学習モデルを構築します。
• 機械学習ライフサイクルを管理します。
• モデルのバージョン履歴、アセットなどを追跡し報告します。
• どこでも本番環境向けの機械学習モデルを展開します。

Kubernetes 上の MLOps は、コンテナ化されたパイプラインと GitOps ワークフローを使用して機械学習モデルのトレーニング、検証、パッケージ化、およびデプロイを自動化するためのフレームワークです。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの実践者を対象としており、Kubernetes 上で自動化され、スケーラブルな MLOps パイプラインを構築することを目指しています。

このトレーニングを終えた後、参加者は以下のスキルを身につけることができます：

• 機械学習用のエンドツーエンドの CI/CD パイプラインを設計する。
• GitOps ワークフローを使用してモデルのデプロイとバージョン管理を行う。
• 機械学習モデルのトレーニング、テスト、パッケージ化を自動化する。
• 監視、アラート、ロールバック戦略を統合する。

コースの形式

• 講師によるプレゼンテーションと技術的な詳細説明。
• 実世界の CI/CD ワークフローを構築する手動演習。
• Kubernetes への ML ワークロードのデプロイを練習するライブラボ。

コースカスタマイズオプション

• 組織は、内部の MLOps ツールやインフラストラクチャに合わせた内容を要求することができます。