日本 でのオンライン 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

本コースは 日本 での講師によるライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）であり、Kubernetes 上で機械学習ワークフローの構築、デプロイ、管理を行いたい開発者およびデータサイエンティストを対象としています。

本トレーニング終了後、参加者は以下を行うことができます。

• Kubeflow をオンプレミス環境およびクラウド環境でインストールおよび設定する。
• Docker コンテナと Kubernetes に基づいて、ML ワークフローを構築、デプロイ、管理する。
• 多様なアーキテクチャおよびクラウド環境で、機械学習パイプライン全体を実行する。
• Kubeflow を利用して、Jupyter ノートブックの起動および管理を行う。
• 複数プラットフォームにわたって、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を構築する。

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。