Curs de pregatire MLOps pe Kubernetes: pipeline-uri CI/CD pentru Machine Learning

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.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de platformă și profesioniștilor DevOps de nivel avansat care doresc să stăpânească scalarea aplicațiilor folosind microservicii și Kubernetes.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa arhitecturi scalabile de microservicii.
• Deploya și gestiona aplicații pe clustere Kubernetes.
• Utiliza Helm charts pentru deployarea eficientă a serviciilor.
• Monitoriza și menține sănătatea microserviciilor în producție.
• Aplica cele mai bune practici pentru securitate și conformitate într-un mediu Kubernetes.

Acest training live, condus de un instructor, în România (online sau onsite), se adresează practicienilor Kubernetes care doresc să se pregătească pentru examenul CKS.

La finalul acestui training, participanții vor ști cum să securizeze mediile Kubernetes și aplicațiile bazate pe cont containere pe parcursul diferitelor etape ale ciclului de viață al unei aplicații: build, deployment și runtime.

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.

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.

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.

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.