MLOps na Kubernetes: Potoki CI/CD dla uczenia maszynowego - Plan Szkolenia

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów platformy i profesjonalistów DevOps, którzy chcą opanować skalowanie aplikacji przy użyciu mikrousług i Kubernetes.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i implementować skalowalne architektury mikrousług.
• Wdrażać i zarządzać aplikacjami na klastrach Kubernetes.
• Wykorzystywać wykresy Helm do efektywnego wdrażania usług.
• Monitorować i utrzymywać zdrowie mikrousług w środowisku produkcyjnym.
• Stosować najlepsze praktyki w zakresie bezpieczeństwa i zgodności w środowisku Kubernetes.

To interaktywne szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do praktyków Kubernetes, którzy chcą przygotować się do egzaminu CKS.

Na zakończenie szkolenia uczestnicy będą wiedzieć, jak zapewniać bezpieczeństwo środowiskom Kubernetes oraz aplikacjom opartym na kontenerach na wszystkich etapach cyklu życia aplikacji: budowania, wdrażania i działania.

To 7-dniowy program oferuje kompleksowe, praktyczne wprowadzenie do projektowania, wdrażania i zarządzania aplikacjami natywnymi dla chmury, z wykorzystaniem nowoczesnych praktyk DevOps.

Uczestnicy zapoznają się z technikami projektowania skalowalnych architektur mikroserwisowych, optymalizacji środowisk kontenerowych oraz zarządzania obciążeniami produkcyjnymi przy użyciu Kubernetes. Szkolenie obejmuje zaawansowane strategie wdrażania, automatyzację opartą na GitOps oraz praktyki obserwowalności systemów (observability), mające na celu zapewnienie niezawodności i wydajności.

Silny nacisk położono na rzeczywiste wyzwania operacyjne, takie jak reagowanie na incydenty, symulacje awarii oraz analiza przyczyn źródłowych. Program kończy się wykorzystaniem narzędzi wspieranych sztuczną inteligencją (AI) w celu wsparcia diagnozowania problemów i przyspieszenia podejmowania decyzji operacyjnych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą jasno rozumieć, jak budować, wdrażać, monitorować i utrzymywać odporne systemy rozproszone w środowisku opartym na Kubernetes.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą wykorzystać Helm do usprawnienia procesu instalowania i zarządzania aplikacjami Kubernetes.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Helm.
• Tworzyć powtarzalne budowy aplikacji Kubernetes.
• Udostępniać aplikacje jako wykresy Helm.
• Uruchamiać aplikacje stron trzecich zapisane jako wykresy Helm.
• Zarządzać wydaniami pakietów Helm.

To szkolenie prowadzone przez wykładowcę, realizowane na żywo Polsce (online lub stacjonarnie), jest przeznaczone dla developerów i naukowców danych, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać workflowami uczenia maszynowego na Kubernetesie.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Instalować i konfigurować Kubeflow w środowiskach on-premise oraz w chmurze.
• Budować, wdrażać i zarządzać workflowami ML opartymi na kontenerach Docker i Kubernetesie.
• Uruchamiać kompletne pipeline'y uczenia maszynowego na różnych architekturach i w środowiskach chmurowych.
• Wykorzystywać Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Budować obciążenia związane z treningiem ML, dostrojeniem hiperparametrów oraz obsługą (serving) na wielu platformach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych programistów oraz specjalistów DevOps, którzy chcą nauczyć się, jak skonfigurować i zarządzać lokalnym środowiskiem Kubernetes za pomocą Minikube.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Minikube na swoim lokalnym komputerze.
• Zrozumieć podstawowe koncepcje i architekturę Kubernetes.
• Wdrażać i zarządzać kontenerami za pomocą kubectl i pulpitu Minikube.
• Skonfigurować rozwiązania dotyczące trwałego przechowywania danych i sieci dla Kubernetes.
• Wykorzystać Minikube do tworzenia, testowania i debugowania aplikacji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i inżynierów DevOps na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą używać Minikube jako części swojego procesu rozwoju.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i zarządzać lokalnym środowiskiem Kubernetes za pomocą Minikube.
• Zrozumieć, jak wdrażać, zarządzać i debugować aplikacje na Minikube.
• Zintegrować Minikube z potokami ciągłej integracji i wdrażania.
• Optymalizować swój proces rozwoju za pomocą zaawansowanych funkcji Minikube.
• Stosować najlepsze praktyki w rozwoju lokalnym Kubernetes.

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.