Treinamento BentoML
O treinamento BentoML prepara profissionais para utilizar framework Python utilizado para servir modelos de aprendizado de máquina em produção em escala. Os modelos fornecidos são independentes de seu ambiente; todos os artefatos de modelo, código-fonte e dependências são encapsulados em um formato autocontido chamado Bento. É como ter seu modelo "como um serviço". Entenda o BentoML como o Docker para modelos de ML gerando imagens de Virtual Machines com APIs pré-programadas prontas para implantação e inclui recursos que facilitam para testar essas imagens. O BentoML pode ajudar a acelerar o esforço iniciais de desenvolvimento de projetos de Machine Learning.
Calendário de turmas.
Somente no modelo corporativo no momento.
Dificuldade: Avançado.
Aplicabilidade.
Este treinamento foi desenvolvido usando o BentoML V1.0.12 e foi modificado pela última vez em 14 de Janeiro de 2023.
Conteúdo Programático
Conceitual.
- Introdução a Data Science.
- O profissional Data Scientist.
- Pipeline de dados.
- A Linguagem Python.
- O Software BentoML.
- Software Livre x Open Source.
- Licenciamento.
- Histórico do BentoML.
- Empresas usando BentoML no Mundo.
- Empresas usando BentoML no Brasil.
- Comunidade BentoML.
- Versões do BentoML.
- BentoML Cloud.
- Casos de Uso com BentoML.
Introdução as Frameworks de Machine Learning no BentoML.
- Scikit-learn.
- Pandas
- PyTork.
- TensorFlow.
- XGBoost.
- Jupyter Notebook.
Arquitetura do BentoML.
- Arquitetura do BentoML.
- Bento Client.
- Bento Server.
- Frameworks de Machine Learning suportados.
Instalação do BentoML.
- Requisitos de instalação.
- Instalando o BentoML com Docker.
- Configurando o BentoML.
- gRPC X HTTP.
- YAML.
- Docker.
- Bentoctl.
Modelos no BentoML
- Modelos
- Preparando Modelos.
Serviços.
- Services.
- Criando um Service.
- Debugging Runners.
- Route.
- Inference Context.
- IO Descriptors.
- Schema e Validação.
- Pandas DataFrame.
- JSON.
- Composite Types.
- Usando modelos em Serviços.
Building BentoML.
- Construindo Bentos.
- Gerenciando Bentos.
- Local Bento Store.
- Import and Export.
- Push and Pull.
- Bento Build Options
- Python Packages.
Generate Docker.
- Deploying Bentos.
- Containerize Bentos.
- Deploy via Web UI.
- Deploy via kubectl.
- Deploy with bentoctl
API.
- Service API.
- Bento Store APIs.
- Metric APIs.
- Framework API.
- BentoML CLI.
- Deploy API.
Integrações.
Segurança
- Securing Endpoint Access.
- Server Side Authentication.
- Security Policy.
Carga Horária.
- 24 Horas.
Modalidade do Treinamento.
- Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
- On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
- In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.
Pré-Requisitos.
- Conhecimento Básico containers.
- Conhecimento Básico de Machine Learning e Data Science.
Requisitos:
- Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
- O Computador deve estar com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
- Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 15 alunos para um melhor desempenho.
Requisitos Recomendados de Hardware.
- Memória RAM: ideal 8GB
- Espaço em Disco: 30 GB.
- Processadores: 64 bits (chipsets de x64).
- CPU: 4 CPUs/núcleos.
- Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.
- Virtualbox.
Material.
Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:
- Todos os softwares BentoML e acessórios na sua última versão estável.
- Material próprio em Português do Brasil.
- Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
- Apostilas com exercícios práticos (hacks) desenvolvidos no treinamento.
- Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
Metodologia.
- Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.
Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos BentoML e cursos BentoML. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.
Inscrições, Informações e Valores
Diferenciais da Ambiente Livre.
A Ambiente Livre tem 22 anos no mercado, pioneirismo na oferta de consultoria, treinamentos, projetos e suporte em softwares de código-fonte aberto e software livre com um ecossistema voltado a negócios, e pode lhe ajudar a gerir complexidades, reduzir custos, permitindo adaptar e oferecer inovação inteligente necessária para o seu sucesso.
5.007 profissionais capacitados em 399 turmas ministradas.
Atuação global, 845 empresas impactadas em projetos, consultorias e treinamentos no Brasil, América Latina, Europa e África.
Networking entre profissionais, comunidades e startups de tecnologias Open Source e Free Software.
Treinamentos baseados em experiência de projetos e consultorias, 2.980 tutorais documentados, atualizados e disponibilizado de forma vitalícia em EAD.
Empresa 100% focada em Open Source e Free Software e contribuidora com equipe atuante nos projetos e eventos de código aberto e software livre.
Apoio na criação de 4 startups / Spin-off baseadas em soluções Open Source ou Free Software.
Instrutor.
Marcio Junior Vieira
- 27 anos de experiência em TI, vivência em desenvolvimento e análise de sistemas de gestão empresarial e ciência de dados.
- CEO da Ambiente Livre atuando como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados e Arquiteto de Software.
- Atuou como Professor dos MBAs em Big Data & Data Science, Inteligência Artificial e Business Intelligence da Universidade Positivo e do MBA Artificial Intelligence e Machine Learning da FIAP.
- Atuou como Pesquisador pelo UFG/CIAP (Centro de Colaboração Interinstitucional de Inteligência Artificial Aplicada às Políticas Públicas) e no grupo Latitude (Laboratório de Tecnologias da Tomada de Decisão) da UNB.
- Trabalhando com Free Software e Open Source desde 2000 com serviços de consultoria e treinamento.
- Graduado em Tecnologia em Informática (2004) e pós-graduado em Software Livre (2005) ambos pela UFPR.
- Palestrante FLOSS em: The Developers Conference (TDC), FISL, Latinoware, Campus Party, Pentaho Day, Ticnova, PGConf Brasil e FTSL.
- Organizador Geral: Pentaho Day 2017, 2015, 2019 e apoio nas edições de 2013 e 2014.
- Data Scientist, instrutor e consultor de Big Data e Data Science com tecnologias abertas.
- Ajudou a capacitar equipes de Big Data na IBM, Accenture, Tivit, Serpro, Natura, MP, Netshoes, Embraer entre outras.
- Especialista em implantação e customização de Big Data com Hadoop, Spark, Pentaho, Cassandra e Kafka.
- Contribuidor de projetos Open Source ou Free Software internacionais, tais como Pentaho, LimeSurvey, SuiteCRM, Camunda, Operaton e Apache Hop.
- Especialista em implantação e customização de ECM com Alfresco e BPM com Activiti, Flowable, Camunda e Operaton.
- Certificado (Certified Pentaho Solutions) pela Hitachi Vantara (Pentaho inc).