Curs de pregatire Docker pentru MLOps: Containerizarea pipeline-urilor end-to-end

Acest training live, condus de un instructor, în România (online sau onsite), este destinat inginerilor care doresc să își avanseze cunoștințele despre Docker, pentru a implementa aplicații la scară mai mare, păstrând tot controlul.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Construiești propriile imagini Docker.
• Implimentezi și gestionezi un număr mare de aplicații Docker.
• Evaluezi diferite soluții de orquestrare a containerelor și alegi cea mai potrivită.
• Configurezi un proces de integrare continuă pentru aplicațiile Docker.
• Integrezi aplicațiile Docker în procesele existente de integrare cu instrumente continue.
• Securizezi aplicațiile Docker.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să-și construiască propriile imagini Docker.
• Să implementeze și să gestioneze un număr mare de aplicații Docker.
• Să evalueze diferite soluții de orchestrări a containerelor și să aleagă cea mai potrivită.
• Să configureze un proces de integrare continuă pentru aplicațiile Docker.
• Să integreze aplicațiile Docker cu procesele existente de integrare continuă.
• Să-și securizeze aplicațiile Docker.
• Să utilizeze Kubernetes pentru a implementa și gestiona diferite medii sub același cluster.
• Să securizeze, să scaleze și să monitorizeze un cluster Kubernetes.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de inteligență artificială și oamenilor de știință de date de nivel avansat, cu experiență intermediară sau avansată, care doresc să îmbunătățească performanța modelelor DeepSeek, să minimizeze latența și să implementeze soluții de inteligență artificială eficient, folosind practici moderne MLOps.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Optimiza modelele DeepSeek pentru eficiență, acuratețe și scalabilitate.
• Să implementeze cele mai bune practici pentru MLOps și versionarea modelelor.
• Să implementeze modele DeepSeek pe infrastructură cloud și on-premise.
• Să monitorizeze, să întrețină și să scaleze soluțiile de inteligență artificială în mod eficient.

Învață cum să construiești, să implementezi și să administrezi medii containerizate folosind Docker, Kubernetes și OpenShift. Această instruire practică de cinci zile acoperă imaginile de containere, sarcinile de lucru Kubernetes, rețeaua de clustere, stocarea, securitatea, monitorizarea și administrarea practică OpenShift. Participanții dobândesc abilitățile necesare pentru a opera platforme moderne de containere și a depana aplicații în medii de dezvoltare și producție.

În acest training condus de un instructor, live în România (pe fața locului sau la distanță), participanții vor învăța cum să creeze și să gestioneze containere Docker, apoi să implementeze o aplicație demonstrativă în interiorul unui container. Participanții vor învăța, de asemenea, cum să automatizeze, să scaleze și să gestioneze aplicațiile lor containerizate într-un cluster Kubernetes. În cele din urmă, trainingul trece la subiecte mai avansate, ghidând participanții prin procesul de securizare, scalare și monitorizare a unui cluster Kubernetes.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să ruleze un container Docker.
• Să implementeze un server și o aplicație web containerizate.
• Să construiască și să gestioneze imagini Docker.
• Să configureze un cluster Docker și Kubernetes.
• Să folosească Kubernetes pentru a implementa și gestiona o aplicație web clusterizată.
• Să securizeze, să scaleze și să monitorizeze un cluster Kubernetes.

Obiectivele cursului: Dobândirea de competențe teoretice și operaționale pe Docker și Kubernetes.

Această formare live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului), se adresează dezvoltatorilor și oamenilor de știință a datelor care doresc să creeze, să desfășoare și să gestioneze fluxuri de lucru pentru învățarea mașină pe Kubernetes.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• instaleze și configureze Kubeflow în infrastructură proprie (on-premise) și în cloud.
• construiască, să desfășoare și să gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• ruleze întregi pipeline-uri de învățare mașină pe arhitecturi diverse și în medii cloud.
• utilizeze Kubeflow pentru a genera și a gestiona caiete Jupyter (notebooks).
• construiască sarcini de lucru pentru antrenare ML, ajustarea hiperparameterelor și servitire (serving) pe mai multe platforme.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată inginerilor care doresc să evalueze abordările și instrumentele disponibile astăzi pentru a lua o decizie inteligentă în ceea ce privește adoptarea MLOps în organizația lor.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Instala și configura diverse cadre și instrumente MLOps.
• Să formeze echipa potrivită, cu abilitățile necesare pentru construirea și susținerea unui sistem MLOps.
• Să pregătească, valideze și versionizeze datele pentru utilizarea de către modelele ML.
• Să înțeleagă componentele unui ML Pipeline și instrumentele necesare pentru a construi unul.
• Să experimenteze cu diferite cadre și servere de învățare automată pentru implementarea în producție.
• Să operationalizeze întregul proces de Învățare Automată astfel încât să fie reproducibil și întreținut.