MLOps na Kubernetesie: 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.

Kubernetes to platforma do orkiestracji kontenerów powszechnie stosowana do zarządzania rozproszonymi aplikacjami na dużą skalę.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych praktyków, którzy chcą zastosować techniki sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do optymalizacji wykorzystania zasobów Kubernetes, decyzji dotyczących planowania oraz strategii automatycznego skalowania.

Po zakończeniu tego programu uczestnicy będą mogli:

• Stosować modele AI/ML w celu poprawy decyzji dotyczących planowania obciążeń w Kubernetes.
• Wykorzystywać analitykę predykcyjną do optymalizacji alokacji CPU, GPU i pamięci.
• Wdrażać inteligentne automatyczne skalowanie z wykorzystaniem uczenia ze wzmocnieniem i prognozowania metryk.
• Redukować koszty infrastruktury i opóźnienia poprzez automatyczną optymalizację zasobów.

Format kursu

• Prezentacje techniczne prowadzone przez instruktora i dogłębne dyskusje.
• Praktyczne ćwiczenia na rzeczywistych klastrach Kubernetes.
• Ćwiczenia praktyczne zastosowania modeli AI w rzeczywistych scenariuszach operacyjnych.

Opcje dostosowania kursu

• Aby dostosować ten kurs do konfiguracji platformy lub wymagań operacyjnych, prosimy o kontakt w celu personalizacji.

Program Certyfikowanego Administratora Kubernetes (CKA) został stworzony przez The Linux Foundation oraz Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Kubernetes jest obecnie wiodącą platformą używaną do orkiestracji kontenerów.

NobleProg prowadzi szkolenia z zakresu Dockera i Kubernetes od 2015 roku. Dzięki ponad 360 zrealizowanym projektom szkoleniowym staliśmy się jedną z najbardziej znanych firm szkoleniowych na świecie w dziedzinie konteneryzacji.

Od 2019 roku pomagamy również naszym klientom potwierdzić ich umiejętności w środowisku k8s, przygotowując ich i zachęcając do zdania egzaminów CKA i CKAD.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do administratorów systemów i użytkowników Kubernetes, którzy chcą potwierdzić swoją wiedzę, zdając egzamin CKA.

Z drugiej strony, szkolenie koncentruje się również na zdobywaniu praktycznego doświadczenia w administracji Kubernetes, dlatego zalecamy udział w nim, nawet jeśli nie planujesz zdawać egzaminu CKA.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie z tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
• Aby dowiedzieć się więcej o certyfikacji CKA, odwiedź: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Program Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) został opracowany przez The Linux Foundation oraz Cloud Native Computing Foundation (CNCF), organizatora Kubernetes.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, skierowane jest do programistów, którzy chcą potwierdzić swoje umiejętności w zakresie projektowania, budowania, konfigurowania i udostępniania aplikacji natywnych dla chmury w Kubernetes.

Z drugiej strony, szkolenie koncentruje się również na zdobywaniu praktycznego doświadczenia w rozwoju aplikacji na Kubernetes, dlatego zalecamy udział w nim, nawet jeśli nie planujesz przystępować do egzaminu CKAD.

NobleProg prowadzi szkolenia z Docker i Kubernetes od 2015 roku. Dzięki ponad 360 zrealizowanym projektom szkoleniowym, staliśmy się jedną z najbardziej rozpoznawalnych firm szkoleniowych na świecie w dziedzinie konteneryzacji. Od 2019 roku pomagamy również naszym klientom potwierdzić ich umiejętności w środowisku k8s, przygotowując ich i zachęcając do zdania egzaminów CKA i CKAD.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenia w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby uzgodnić szczegóły.
• Aby dowiedzieć się więcej o CKAD, odwiedź: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

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

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą wiedzieć, jak zabezpieczyć środowiska Kubernetes i aplikacje oparte na kontenerach na różnych etapach cyklu życia aplikacji: budowa, wdrażanie i runtime.

Ten 7-dniowy program zapewnia kompleksowe, praktyczne podejście do projektowania, wdrażania i operowania aplikacjami cloud-native z wykorzystaniem nowoczesnych praktyk DevOps.

Uczestnicy poznają, jak projektować skalowalne architektury mikrousług, optymalizować środowiska kontenerowe oraz zarządzać obciążeniami produkcyjnymi przy użyciu Kubernetes. Kurs obejmuje zaawansowane strategie wdrażania, automatyzację opartą na GitOps oraz praktyki obserwowalności, aby zapewnić niezawodność i wydajność systemu.

Silny nacisk położony jest na rzeczywiste wyzwania operacyjne, w tym reagowanie na incydenty, symulację awarii oraz analizę przyczyn źródłowych. Program kończy się wykorzystaniem narzędzi wspieranych przez sztuczną inteligencję w celu wsparcia rozwiązywania problemów i przyspieszenia podejmowania decyzji operacyjnych.

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

Poznaj podstawy kontenerów, Kubernetes i OpenShift w praktycznym szkoleniu zaprojektowanym dla programistów, inżynierów DevOps i specjalistów IT. Uczestnicy dowiedzą się, jak budować aplikacje kontenerowe, wdrażać obciążenia, zarządzać zasobami Kubernetes oraz wykorzystywać OpenShift do usprawnienia dostarczania nowoczesnych aplikacji w środowiskach chmurowych i hybrydowych.

Docker to platforma do konteneryzacji, która służy do tworzenia powtarzalnych, przenośnych i skalowalnych środowisk dla systemów uczenia maszynowego.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do profesjonalistów technicznych na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą konteneryzować i wdrażać kompleksowe potoki uczenia maszynowego przy użyciu Dockera.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konteneryzować zadania związane z uczeniem, walidacją i inferencją modeli.
• Projektować i zarządzać kompleksowymi potokami uczenia maszynowego przy użyciu Dockera i narzędzi wspierających.
• Wdrażać wersjonowanie, powtarzalność i CI/CD dla komponentów uczenia maszynowego.
• Wdrażać, monitorować i skalować usługi uczenia maszynowego w środowiskach konteneryzowanych.

Format kursu

• Interaktywne wykłady wsparte praktycznymi demonstracjami.
• Ćwiczenia praktyczne skupione na budowaniu rzeczywistych komponentów potoku uczenia maszynowego.
• Implementacja na żywo kompleksowych przepływów pracy w kontenerach.

Opcje dostosowania kursu

• W przypadku spersonalizowanego szkolenia dostosowanego do konkretnych potrzeb infrastruktury uczenia maszynowego, prosimy o kontakt w celu omówienia opcji.

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.

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 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.