MLOps for Azure Machine Learning Training Course

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư AI và nhà khoa học dữ liệu trình độ cao với kinh nghiệm từ trung cấp đến nâng cao, những người muốn nâng cao hiệu suất DeepSeek mô hình, giảm độ trễ và triển khai các giải pháp AI một cách hiệu quả bằng các phương pháp thực hành MLOps hiện đại.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tối ưu hóa DeepSeek mô hình về hiệu quả, độ chính xác và khả năng mở rộng.
• Thực hiện các phương pháp thực hành tốt nhất cho MLOps và quản lý phiên bản mô hình.
• Triển khai DeepSeek mô hình trên cơ sở hạ tầng đám mây và tại chỗ.
• Giám sát, bảo trì và mở rộng quy mô các giải pháp AI một cách hiệu quả.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn xây dựng và triển khai các ứng dụng đám mây hỗ trợ AI bằng cách sử dụng Microsoft Azure.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Phát triển các ứng dụng không máy chủ và dựa trên sự kiện bằng cách sử dụng Azure Functions.
• Quản lý các giải pháp lưu trữ Azure và máy ảo.
• Triển khai và mở rộng các ứng dụng web bằng cách sử dụng Azure App Service và các container Docker.
• Tích hợp AI, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng cách sử dụng Azure AI Services.
• Tận dụng GitHub Copilot để hỗ trợ phát triển ứng dụng đám mây hỗ trợ AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn sử dụng nền tảng kéo và thả của Azure ML để triển khai các khối lượng công việc Machine Learning mà không cần mua phần mềm và phần cứng, cũng như không cần lo lắng về bảo trì và triển khai.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Viết các mô hình học máy có độ chính xác cao bằng Python, R hoặc các công cụ không cần viết mã.
• Tận dụng các bộ dữ liệu và thuật toán có sẵn của Azure để huấn luyện và theo dõi các mô hình học máy và học sâu.
• Sử dụng không gian làm việc tương tác của Azure để cộng tác phát triển các mô hình ML.
• Chọn từ các framework ML được Azure hỗ trợ như PyTorch, TensorFlow và scikit-learn.

Microsoft Azure Cơ sở hạ tầng và Triển khai

Khóa đào tạo này cho phép các học viên nâng cao kỹ năng thiết kế giải pháp Microsoft Azure.

Sau khóa đào tạo này, học viên sẽ hiểu rõ các tính năng và khả năng của dịch vụ Azure, có thể xác định sự đánh đổi và đưa ra quyết định để thiết kế các giải pháp đám mây công cộng và lai.

Trong quá trình đào tạo, các giải pháp cơ sở hạ tầng và nền tảng phù hợp để đáp ứng các yêu cầu chức năng, vận hành và triển khai trong suốt vòng đời giải pháp sẽ được xác định.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư, nhà phát triển và quản lý dự án DevOps mong muốn sử dụng Azure DevOps để xây dựng và triển khai các ứng dụng doanh nghiệp tối ưu hóa nhanh hơn các phương pháp phát triển truyền thống.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được các thuật ngữ và nguyên tắc cơ bản của DevOps.
• Cài đặt và cấu hình các công cụ Azure DevOps cần thiết cho phát triển phần mềm.
• Sử dụng các công cụ và dịch vụ Azure DevOps để liên tục thích ứng với thị trường.
• Xây dựng các ứng dụng doanh nghiệp và đánh giá các quy trình phát triển hiện tại dựa trên các giải pháp Azure DevOps.
• Quản lý nhóm hiệu quả hơn và tăng tốc thời gian triển khai phần mềm.
• Áp dụng các phương pháp phát triển DevOps trong tổ chức.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển muốn tìm hiểu cách xây dựng các microservice trên Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng ASF làm nền tảng để xây dựng và quản lý các microservice.
• Hiểu các khái niệm và mô hình lập trình microservice chính.
• Tạo một cụm trong Azure.
• Triển khai microservice tại chỗ hoặc trên đám mây.
• Gỡ lỗi và khắc phục sự cố cho một ứng dụng microservice đang hoạt động.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc học máy trên Kubernetes.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubeflow tại chỗ và trên đám mây bằng AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc ML dựa trên các container Docker và Kubernetes.
• Chạy toàn bộ các pipeline học máy trên các kiến trúc và môi trường đám mây đa dạng.
• Sử dụng Kubeflow để tạo và quản lý các Jupyter notebook.
• Xây dựng các workload đào tạo ML, điều chỉnh siêu tham số và phục vụ trên nhiều nền tảng.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc học máy trên Kubernetes.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubeflow tại chỗ và trên đám mây.
• Xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc ML dựa trên các container Docker và Kubernetes.
• Chạy toàn bộ các pipeline học máy trên các kiến trúc và môi trường đám mây đa dạng.
• Sử dụng Kubeflow để tạo và quản lý các Jupyter notebook.
• Xây dựng các workload đào tạo ML, điều chỉnh siêu tham số và phục vụ trên nhiều nền tảng.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn triển khai Machine Learning khối lượng công việc lên máy chủ AWS EC2.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubernetes, Kubeflow và các phần mềm cần thiết khác trên AWS.
• Sử dụng EKS (Elastic Kubernetes Service) để đơn giản hóa công việc khởi tạo một cụm Kubernetes trên AWS.
• Tạo và triển khai một quy trình Kubernetes để tự động hóa và quản lý các mô hình ML trong môi trường sản xuất.
• Huấn luyện và triển khai các mô hình ML TensorFlow trên nhiều GPU và máy chạy song song.
• Tận dụng các dịch vụ được quản lý khác của AWS để mở rộng ứng dụng ML.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn triển khai khối lượng công việc Machine Learning lên đám mây Azure.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubernetes, Kubeflow và các phần mềm cần thiết khác trên Azure.
• Sử dụng Dịch vụ Kubernetes của Azure (AKS) để đơn giản hóa công việc khởi tạo một cụm Kubernetes trên Azure.
• Tạo và triển khai một quy trình Kubernetes để tự động hóa và quản lý các mô hình ML trong sản xuất.
• Huấn luyện và triển khai các mô hình ML TensorFlow trên nhiều GPU và máy chạy song song.
• Tận dụng các dịch vụ được quản lý khác của AWS để mở rộng một ứng dụng ML.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn vượt ra ngoài việc xây dựng các mô hình ML và tối ưu hóa quy trình tạo, theo dõi và triển khai mô hình ML.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình MLflow và các thư viện và khung ML liên quan.
• Đánh giá tầm quan trọng của khả năng theo dõi, tái tạo và triển khai của một mô hình ML.
• Triển khai các mô hình ML lên các đám mây công cộng, nền tảng khác nhau hoặc các máy chủ tại chỗ.
• Mở rộng quy trình triển khai ML để đáp ứng nhiều người dùng cộng tác trong một dự án.
• Thiết lập một đăng ký trung tâm để thử nghiệm, tái tạo và triển khai các mô hình ML.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn đánh giá các phương pháp và công cụ hiện có để đưa ra quyết định thông minh về lộ trình triển khai MLOps trong tổ chức của họ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các khung và công cụ MLOps khác nhau.
• Xây dựng đội ngũ phù hợp với các kỹ năng cần thiết để xây dựng và hỗ trợ hệ thống MLOps.
• Chuẩn bị, xác thực và phiên bản hóa dữ liệu để sử dụng bởi các mô hình ML.
• Hiểu các thành phần của một Quy trình ML và các công cụ cần thiết để xây dựng nó.
• Thử nghiệm với các khung và máy chủ học máy khác nhau để triển khai vào sản xuất.
• Hiện thực hóa toàn bộ quy trình Machine Learning sao cho có thể tái tạo và duy trì được.