日本のMLOpsトレーニング

<場所>にて開催される本講座は、DeepSeekモデルのパフォーマンス向上や遅延の最小化、そして現代的なMLOps手法を用いた効率的なAIソリューション導入を目指す中級から上級レベルのAIエンジニアおよびデータサイエンティスト向けに提供されます。

研修終了時には受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• 効率性、精度、拡張性を考慮してDeepSeekモデルを最適化する
• MLOpsおよびモデルバージョン管理に関するベストプラクティスを実践する
• クラウド環境やオンプレミスのインフラ上にDeepSeekモデルを導入する
• AIソリューションの監視、維持、および拡張を効果的に行う

Kubernetes 日本 におけるこのライブトレーニングでは、中級レベルの実務家が自動化的かつスケーラブルなMLOpsパイプラインを構築するためのスキルを習得できます。参加者はCI/CDワークフローを設計し、GitOps戦略を実装し、コンテナ化されたインフラストラクチャを活用してMLモデルをデプロイし、再現性のある機械学習運用を実現します。

この日本におけるハンズオントレーニングは、Kubeflowを使用してKubernetes上で機械学習モデルを構築、学習、サービングするスキルを習得するのに役立ちます。エコシステムのナビゲーション、スケーラブルなパイプラインの作成、およびベストプラクティスに従ったプロダクションレディなワークロードの管理方法を学びます。

この日本のインストラクター主導トレーニングでは、Dockerを使用して完全なMLパイプラインをコンテナ化する方法をプロフェッショナルに指導します。参加者は、再現可能な環境の構築、トレーニングおよび推論ワークロードのオーケストレーション、スケーラブルなMLOpsデプロイメントのためのCI/CDの実装を習得します。

このインストラクター主導型のライブトレーニングは 日本 で実施され（オンラインまたはオンサイト）、Kubernetes 上で機械学習ワークフローの構築、デプロイ、および管理を行いたい開発者やデータサイエンティストを対象としています。

本トレーニング修了後、参加者は以下のことを行うことができるようになります：

• オンプレミス環境およびクラウド環境への Kubeflow のインストールと設定。
• Docker コンテナと Kubernetes を基盤とする ML ワークフローの構築、デプロイ、および管理。
• 多様なアーキテクチャおよびクラウド環境での機械学習パイプライン全体の実行。
• Kubeflow を利用した Jupyter Notebook のスロープ（起動）と管理。
• 複数プラットフォームにわたる ML トレーニング、ハイパーパラメータチューニング、サービングワークロードの構築。

本講師主導の実践トレーニング日本（オンラインまたは対面形式）は、組織内でMLOpsを採用するための最適な方策やツールを検討したいエンジニア向けです。

講座修了後には、受講者は以下のスキルが身につくことになります：

• 各種MLOpsフレームワークやツールをインストール・設定する。
  
• MLOpsシステム構築および運用に適した人材からなるチームを編成できる。
  
• 機械学習モデルで利用するデータの準備・検証・バージョン管理が可能になる。
  
• MLパイプラインの構成要素およびそれを実装するためのツールについて把握できる。
  
• 本番環境向けに異なる機械学習フレームワークやサーバーを試用可能になる。
  
• 機械学習の全プロセスを再現性・維持可能性を考慮して運用できるようになる。