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

Kubernetes上のMLOpsとは、コンテナ化されたパイプラインやGitOpsワークフローを活用して、機械学習モデルの訓練・検証・パッケージングおよびデプロイメントを自動化するための枠組みです。

本講座は、インストラクターによるオンラインまたは対面形式の実践トレーニングであり、Kubernetes上で拡張性のある自動化MLOpsパイプラインの構築を目指す中級者向けです。

講座修了後には、以下の能力を身につけることができます：

• 機械学習用途に適したエンドツーエンド型CI/CDパイプラインの設計
  
• GitOpsワークフローを用いたモデルデプロイメントおよびバージョン管理の実装
  
• 機械学習モデルの訓練・テスト・パッケージ化処理の自動化
  
• 監視、アラート通知およびロールバック対応策の統合手法
  

講座の形式

• インストラクターによる解説や技術的深堀りセッション
  
• 実際のCI/CDワークフロー構築に役立つ演習内容
  
• Kubernetes環境へ機械学習ワークロードをデプロイする実践的なラボセッション
  

カスタマイズ対応について

• 企業様の要望に合わせ、既存のMLOpsツールやシステム環境向け内容への調整も可能です。
  

Kubeflowは、Kubernetes上で機械学習処理を効率的に構築・訓練・展開するためのオープンソースプラットフォームです。

本講座はインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、Kubeflowを使って信頼性の高い機械学習ワークフローを構築したい初心者から中級者の方々を対象としています。

受講を修了すると、以下のスキルを身につけることができます：

• Kubeflowのエコシステムおよび主要コンポーネントの把握
  
• Kubeflow Pipelinesを用いた再現性の高いワークフローの構築
  
• Kubernetes上でスケーラブルな訓練ジョブを実行する方法
  
• Kubeflow Servingを活用して機械学習モデルを効率的に提供する手法
  

講座の形式

• 指導的なプレゼンテーションおよび参加者同士のディスカッション
  
• Kubeflowの実際のコンポーネントを用いた実践的演習
  
• エンドツーエンドの機械学習ワークフローを構築するための課題練習
  

講座内容のカスタマイズについて

• お客様の技術スタックやプロジェクト要件に合わせたカスタム版の提供も可能です。
  

Dockerは、機械学習システム用に再現可能で移植性が高く、拡張性にも優れた環境を構築するためのコンテナ化プラットフォームです。

本講座は講師によるオンラインまたは対面形式の実践型研修であり、Dockerを用いて機械学習パイプライン全体をコンテナ化し、運用に移したい中級者から上級者の技術担当者向けです。

受講を完了すると、以下のことが可能になります：

• 機械学習におけるトレーニング・検証・推論処理のコンテナ化
• Dockerおよび関連ツールを用いたエンドツーエンドMLパイプラインの設計と運用管理
• 機械学習コンポーネントのバージョン管理、再現性の確保、CI/CDの実装
• コンテナ化された環境下でのMLサービスのデプロイ・監視・スケールアップ

講座の形式について

• 実践的なデモンストレーションを交えたインタラクティブな講義
• 実際のMLパイプライン構築に特化した演習内容
• エンドツーエンドのコンテナ化ワークフローの実地検証

カスタマイズ可能な研修内容

• お客様のMLインフラ要件に合わせたカスタムトレーニングをご希望の場合は、ぜひご相談ください。

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。