Docker dla MLOps: Konteneryzacja kompleksowych potoków - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat Dockera, aby wdrażać aplikacje na większą skalę, zachowując kontrolę.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Tworzyć własne obrazy Dockera.
• Wdrażać i zarządzać dużą liczbą aplikacji Dockera.
• Oceniać różne rozwiązania orchestracji kontenerów i wybierać najbardziej odpowiednie.
• Konfigurować proces ciągłej integracji dla aplikacji Dockera.
• Integrować aplikacje Dockera z istniejącymi procesami ciągłej integracji.
• Zabezpieczać swoje aplikacje Dockera.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów AI i naukowców zajmujących się danymi z doświadczeniem od średniego do zaawansowanego, którzy chcą zwiększyć wydajność modelu DeepSeek, zminimalizować opóźnienia i skutecznie wdrażać rozwiązania AI przy użyciu nowoczesnych praktyk MLOps.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Optymalizować modele DeepSeek pod kątem wydajności, dokładności i skalowalności.
• Wdrażać najlepsze praktyki dla MLOps i wersjonowania modeli.
• Wdrażać modele DeepSeek w chmurze i infrastrukturze lokalnej.
• Skutecznie monitorować, utrzymywać i skalować rozwiązania AI.

Docker to platforma do konteneryzacji, która umożliwia spójne, przenośne i powtarzalne środowiska dla obciążeń AI i uczenia maszynowego.

Ta szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowane jest do profesjonalistów o poziomie zaawansowanym, którzy chcą opakować kodbazę ML, zależności i modele przy użyciu Dockera w celu niezawodnych przepływów pracy od etapu rozwoju do produkcyjnego.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Budować i zarządzać obrazami Dockera dostosowanymi do aplikacji AI i ML.
• Konteneryzować potoki uczenia maszynowego, narzędzia i zależności.
• Optymalizować środowiska Dockera pod kątem wydajności i przenośności.
• Wdrażać usługi ML w kontenerach w różnych środowiskach wykonawczych.

Format Szkolenia

• Demonstracje pojęć wspierane prowadzoną dyskusją.
• Ćwiczenia praktyczne skoncentrowane na zadaniach konteneryzacji w rzeczywistym świecie.
• Praktyczna implementacja przy użyciu środowisk Dockera z live-lab.

Opcje Personalizacji Szkolenia

• Aby dostosować to szkolenie do środowiska organizacyjnego, prosimy o kontakt.

Szkolenie 'Podstawy Docker - wprowadzenie do konteneryzacji' to kompleksowy kurs obejmujący wprowadzenie do konteneryzacji, historię izolacji środowisk wdrożeniowych, oraz porównanie maszyn wirtualnych i kontenerów. Uczestnicy zdobędą praktyczną wiedzę z instalacji i obsługi Docker, zarządzania obrazami i kontenerami, konfiguracji sieci oraz pracy z woluminami danych. Kurs obejmuje także tworzenie środowisk aplikacji z użyciem Docker Compose i wprowadzenie do orkiestracji kontenerów.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze za pomocą AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
• Uruchamianie całych potoków uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarny) jest skierowany do inżynierów, którzy chcą wdrożyć obciążenia Machine Learning na serwerze AWS EC2.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow i inne wymagane oprogramowanie na AWS.
• Używać EKS (Elastic Kubernetes Service), aby uprościć pracę z inicjowaniem klastra Kubernetes na AWS.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w środowisku produkcyjnym.
• Trenować i wdrażać modele TensorFlow ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS, aby rozszerzyć aplikację ML.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą wdrażać obciążenia związane z uczeniem maszynowym w chmurze Azure.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow oraz inne niezbędne oprogramowanie na platformie Azure.
• Wykorzystać usługę Azure Kubernetes Service (AKS) w celu uproszczenia inicjalizacji klastra Kubernetes na platformie Azure.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes w celu automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Szkolić i wdrażać modele TensorFlow ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS do rozszerzania aplikacji ML.

Kubeflow to platforma open-source zaprojektowana w celu usprawnienia budowania, trenowania i wdrażania obciążeń związanych z uczeniem maszynowym na Kubernetes.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie początkującym i średniozaawansowanym, którzy chcą budować niezawodne przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym przy użyciu Kubeflow.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy zdobędą umiejętności:

• Poruszania się po ekosystemie Kubeflow i jego podstawowych komponentach.
• Tworzenia powtarzalnych przepływów pracy za pomocą Kubeflow Pipelines.
• Uruchamiania skalowalnych zadań treningowych na Kubernetes.
• Efektywnego serwowania modeli uczenia maszynowego przy użyciu Kubeflow Serving.

Format kursu

• Prezentacje z przewodnikiem i dyskusje grupowe.
• Praktyczne laboratoria z rzeczywistymi komponentami Kubeflow.
• Ćwiczenia praktyczne budujące kompleksowe przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym.

Opcje dostosowania kursu

• Można zorganizować dostosowane wersje tego szkolenia, aby dostosować je do stosowanej technologii i wymagań projektowych Twojego zespołu.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze.
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
• Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykroczyć poza budowanie modeli ML i zoptymalizować proces tworzenia, śledzenia i wdrażania modeli ML.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować MLflow oraz powiązane biblioteki i frameworki ML.
• Docenić znaczenie możliwości śledzenia, odtwarzalności i wdrażalności modelu ML.
• Wdraża modele ML w różnych chmurach publicznych, platformach lub serwerach lokalnych.
• Skalować proces wdrażania ML, aby dostosować go do wielu użytkowników współpracujących przy projekcie.
• Ustawić centralny rejestr do eksperymentowania, odtwarzania i wdrażania modeli ML.

To prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie w Polsce (online lub stacjonarne) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą ocenić dostępne dziś podejścia i narzędzia, aby podjąć inteligentną decyzję dotyczącą przyszłej adopcji MLOps w swojej organizacji.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować różne ramy MLOps i narzędzia.
• Skompletować odpowiedni zespół z niezbędnymi umiejętnościami do budowy i obsługi systemu MLOps.
• Przygotować, walidować i wersjonować dane do użytku przez modele ML.
• Zrozumieć składniki potoku ML oraz narzędzia potrzebne do jego budowy.
• Eksperymentować z różnymi ramami i serwerami uczenia maszynowego do wdrożenia w środowisku produkcyjnym.
• Operacjonalizować cały proces Machine Learning, aby był on powtarzalny i utrzymany.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do inżynierów machine learning, którzy chcą użyć Azure Machine Learning i Azure DevOps do ułatwienia praktyk MLOps.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Budować powtarzalne przepływy pracy i modele machine learning.
• Zarządzać cyklem życia machine learning.
• Śledzić i raportować historię wersji modeli, zasoby i więcej.
• Wdrażać gotowe do produkcji modele machine learning w dowolnym miejscu.

MLOps na Kubernetes to ramka umożliwiająca automatyzację treningu, walidacji, pakowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego za pomocą zcontainerizowanych potoków i przepływów pracy GitOps.

Ta szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do praktyków poziomu średniego, którzy chcą tworzyć automatyczne, skalowalne potoki MLOps na Kubernetes.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą wyposażeni w umiejętności:

• Projektowanie kompleksowych potoków CI/CD dla uczenia maszynowego.
• Implementacja przepływów pracy GitOps do wdrażania i wersjonowania modeli.
• Automatyzacja treningu, testowania i pakowania modeli ML.
• Integracja monitoringu, alertów i strategii cofania zmian.

Format kursu

• Prezentacje prowadzone przez instruktora i głębokie analizy techniczne.
• Ćwiczenia praktyczne tworzące rzeczywiste przepływy pracy CI/CD.
• Praktyka w laboratorium wdrażania obciążeń ML na Kubernetes.

Opcje dostosowywania kursu

• Organizacje mogą żądać zawartości dostosowanej do ich wewnętrznych narzędzi i infrastruktury MLOps.