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 szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów AI i naukowców zajmujących się danymi, którzy posiadają doświadczenie na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanego i chcą poprawić wydajność modeli DeepSeek, zminimalizować opóźnienia oraz efektywnie wdrażać rozwiązania AI, korzystając z nowoczesnych praktyk MLOps.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Optymalizować modele DeepSeek pod kątem wydajności, dokładności i skalowalności.
• Wdrażać najlepsze praktyki w zakresie MLOps i wersjonowania modeli.
• Wdrażać modele DeepSeek w infrastrukturze chmurowej i lokalnej.
• Monitorować, utrzymywać i skalować rozwiązania AI w sposób efektywny.

Docker to platforma konteneryzacyjna, która umożliwia tworzenie spójnych, przenośnych i powtarzalnych środowisk dla obciążeń związanych z AI i uczeniem maszynowym.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na średnim poziomie zaawansowania, którzy chcą pakować bazy kodu ML, zależności i modele przy użyciu Dockera, aby zapewnić niezawodne przepływy pracy od rozwoju do produkcji.

Po ukończeniu kursu uczestnicy będą mogli:

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

Format kursu

• Prezentacja koncepcji wspierana przez moderowaną dyskusję.
• Ćwiczenia praktyczne skupione na rzeczywistych zadaniach konteneryzacyjnych.
• Praktyczna implementacja w środowiskach Docker w trybie live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby dostosować to szkolenie do środowiska Twojej organizacji, skontaktuj się z nami, aby to ustalić.

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

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow lokalnie oraz w chmurze za pomocą AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML opartymi na kontenerach Docker i Kubernetes.
• Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego na różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Wykorzystywać Kubeflow do uruchamiania i zarządzania notebookami Jupyter.
• Budować obciążenia związane z trenowaniem ML, strojeniem hiperparametrów i serwisowaniem na wielu platformach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą wdrożyć obciążenia związane z uczeniem maszynowym na serwerze AWS EC2.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow oraz inne potrzebne oprogramowanie na AWS.
• Wykorzystać EKS (Elastic Kubernetes Service) do uproszczenia pracy związanej z inicjalizacją klastra Kubernetes na AWS.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Trenować i wdrażać modele ML TensorFlow na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS do rozszerzania aplikacji 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 szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego na platformie Kubernetes.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Instalować i konfigurować Kubeflow lokalnie oraz w chmurze.
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML opartymi na kontenerach Docker i Kubernetes.
• Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego na różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Korzystać z Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzyć zadania treningowe ML, dostrajanie hiperparametrów oraz serwowanie 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 szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą ocenić dostępne obecnie podejścia i narzędzia, aby podjąć świadomą decyzję dotyczącą wdrożenia MLOps w swojej organizacji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Instalować i konfigurować różne frameworki i narzędzia MLOps.
• Zbudować odpowiedni zespół z odpowiednimi umiejętnościami do tworzenia i wspierania systemu MLOps.
• Przygotowywać, walidować i wersjonować dane do użycia przez modele ML.
• Zrozumieć komponenty potoku ML oraz narzędzia potrzebne do jego zbudowania.
• Eksperymentować z różnymi frameworkami i serwerami do uczenia maszynowego w celu wdrożenia do produkcji.
• Operacjonalizować cały proces uczenia maszynowego, aby był powtarzalny i łatwy w utrzymaniu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów uczenia maszynowego, którzy chcą wykorzystać Azure Machine Learning i Azure DevOps do wdrażania praktyk MLOps.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

MLOps na Kubernetesie to framework automatyzujący procesy trenowania, walidacji, pakowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego przy użyciu konteneryzowanych potoków i workflowów GitOps.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do praktyków na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą budować zautomatyzowane i skalowalne potoki MLOps na Kubernetesie.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Projektować kompleksowe potoki CI/CD dla uczenia maszynowego.
• Wdrażać workflowy GitOps do zarządzania wersjami i wdrażaniem modeli.
• Automatyzować trenowanie, testowanie i pakowanie modeli ML.
• Integrować strategie monitorowania, alertów i wycofywania zmian.

Format kursu

• Prezentacje prowadzone przez instruktora oraz pogłębione analizy techniczne.
• Ćwiczenia praktyczne budujące rzeczywiste workflowy CI/CD.
• Praktyka w laboratorium na żywo dotycząca wdrażania obciążeń ML na Kubernetesie.

Opcje dostosowania kursu

• Organizacje mogą zgłaszać zapotrzebowanie na treści dostosowane do ich wewnętrznych narzędzi i infrastruktury MLOps.