Cursuri de pregatire MLOps pe Kubernetes: Pipeline-uri CI/CD pentru Învățarea Automată

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de AI 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 AI eficient, folosind practici moderne MLOps.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Optimiza modelele DeepSeek pentru eficiență, acuratețe și scalabilitate.
• Implementa cele mai bune practici pentru MLOps și gestionarea versiunilor de modele.
• Implementa modele DeepSeek pe infrastructură cloud și on-premise.
• Monitoriza, întreține și scala soluții de AI în mod eficient.

DO180 este o introducere în containere, conceptele de bază ale Kubernetes și platforma Red Hat OpenShift, concentrându-se pe abilități practice.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor tehnici de la nivel începător până la intermediar care doresc să învețe fluxuri de lucru cu containere, primitive Kubernetes și cum să implementeze și să opereze aplicații pe OpenShift.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să construiască și să gestioneze imagini de containere și registre folosind cele mai bune practici pentru reproductibilitate și securitate.
• Să implementeze și să gestioneze obiecte Kubernetes, cum ar fi pods, deployments și servicii în OpenShift.
• Să utilizeze funcționalități OpenShift, inclusiv rute, buildconfigs și consola web, pentru a simplifica livrarea aplicațiilor.
• Să implementeze stocare persistentă, gestionare de configurare și gestionare de secrete pentru sarcini de lucru cu stare.
• Să aplice practici de bază de securitate, RBAC și monitorizare pentru a menține clustere și aplicații sănătoase.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice într-un mediu OpenShift live în fiecare zi.
• Exerciții bazate pe scenarii și ateliere de depanare.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat inginerilor care doresc să folosească Helm pentru a simplifica procesul de instalare și gestionare a aplicațiilor Kubernetes.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Helm.
• Crea build-uri reproducibile ale aplicațiilor Kubernetes.
• Partaja aplicații sub formă de diagrame Helm.
• Rula aplicații terțe salvate ca diagrame Helm.
• Gestiona versiunile pachetelor Helm.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubeflow on-premise și în cloud folosind AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Construi, implementa și gestiona fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Rula întregi pipeline-uri de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Folosi Kubeflow pentru a lansa și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construi sarcini de antrenament ML, ajustare de hiperparametri și servire pe mai multe platforme.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat inginerilor care doresc să implementeze sarcini de învățare automată pe un server AWS EC2.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe AWS.
• Utiliza EKS (Elastic Kubernetes Service) pentru a simplifica inițializarea unui cluster Kubernetes pe AWS.
• Crea și implementa o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor de ML în producție.
• Antrena și implementa modele de ML TensorFlow pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
• Folosi alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație de ML.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor care doresc să implementeze sarcini de învățare automată în cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe Azure.
• Utiliza Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica inițializarea unui cluster Kubernetes pe Azure.
• Crea și implementa un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
• Antrena și implementa modele ML TensorFlow pe mai multe GPU-uri și mașini care rulează în paralel.
• Folosi alte servicii gestionate AWS pentru a extinde o aplicație ML.

Kubeflow este o platformă open-source proiectată pentru a simplifica construirea, antrenarea și implementarea sarcinilor de învățare automată pe Kubernetes.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de la nivel începător până la intermediar care doresc să construiască fluxuri de lucru ML fiabile folosind Kubeflow.

La finalizarea acestei instruiri, participanții vor dobândi abilitățile necesare pentru a:

• Naviga prin ecosistemul și componentele de bază ale Kubeflow.
• Construi fluxuri de lucru reproductibile cu Kubeflow Pipelines.
• Rula sarcini de antrenament scalabile pe Kubernetes.
• Serve modele de învățare automată eficient folosind Kubeflow Serving.

Formatul Cursului

• Prezentări ghidate și discuții collaborative.
• Laboratoare practice cu componente reale ale Kubeflow.
• Exerciții practice pentru construirea fluxurilor de lucru ML de la un capăt la altul.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pot fi aranjate versiuni personalizate ale acestei instruiri pentru a se alinia cu tehnologia echipei dvs. și cerințele proiectului.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze Kubeflow on premise și în cloud.
• Construiască, implementeze și gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Ruleze întregi pipeline-uri de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Folosească Kubeflow pentru a porni și a gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiască sarcini de antrenament ML, ajustare a hiperparametrilor și servire pe mai multe platforme.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor de software de nivel începător până la intermediar și profesioniștilor DevOps care doresc să învețe cum să configureze și să gestioneze un mediu Kubernetes local folosind Minikube.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze Minikube pe mașina lor locală.
• Înțeleagă conceptele de bază și arhitectura Kubernetes.
• Deplaseze și gestioneze containere folosind kubectl și tabloul de bord Minikube.
• Configureze soluții de stocare persistentă și de rețea pentru Kubernetes.
• Utilizeze Minikube pentru dezvoltarea, testarea și depanarea aplicațiilor.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar și inginerilor DevOps care doresc să utilizeze Minikube ca parte a fluxului lor de lucru de dezvoltare.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Configureze și gestioneze un mediu Kubernetes local folosind Minikube.
• Înțeleagă cum să implementeze, să gestioneze și să depaneze aplicații pe Minikube.
• Integreze Minikube în pipeline-urile lor de integrare și implementare continuă.
• Optimizeze procesul lor de dezvoltare folosind caracteristicile avansate ale Minikube.
• Aplice cele mai bune practici pentru dezvoltarea locală pe Kubernetes.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să depășească construirea modelelor ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura MLflow și bibliotecile și framework-urile ML aferente.
• Înțelege importanța urmăririi, reproductibilității și implementabilității unui model ML.
• Implementa modele ML pe diferite platforme cloud publice, platforme sau servere on-premise.
• Scala procesul de implementare ML pentru a acomoda mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
• Configura un registru central pentru a experimenta, reproduce și implementa modele ML.

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.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de învățare automată care doresc să utilizeze Azure Machine Learning și Azure DevOps pentru a facilita practicile MLOps.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să construiască fluxuri de lucru reproducibile și modele de învățare automată.
• Să gestioneze ciclul de viață al învățării automate.
• Să urmărească și să raporteze istoricul versiunilor modelelor, activele și altele.
• Să implementeze modele de învățare automată gata pentru producție oriunde.