Курс за обучение по Docker за MLOps: Контейриране на целият пайплайн

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да усъвършенстват познанията си по Docker, така че да разгръщат приложения в по-голям мащаб, като същевременно поддържат контрол.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Създават свои собствени Docker изображения.
• Разположете и управлявайте голям брой Docker приложения.
• Оценете различни решения за оркестрация на контейнери и изберете най-подходящото.
• Настройте непрекъснат процес на интеграция за Docker приложения.
• Интегрирайте Docker приложения със съществуващи непрекъснати процеси на интегриране на инструменти.
• Защитете техните Docker приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Създават свои собствени Docker изображения.
• Разположете и управлявайте голям брой Docker приложения.
• Оценете различни решения за оркестрация на контейнери и изберете най-подходящото.
• Настройте непрекъснат процес на интеграция за Docker приложения.
• Интегрирайте Docker приложения със съществуващи непрекъснати процеси на интегриране на инструменти.
• Защитете техните Docker приложения.
• Използвайте Kubernetes за внедряване и управление на различни среди в един и същи клъстер
• Защитете, мащабирайте и наблюдавайте Kubernetes клъстер

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери с ИИ на напреднало ниво и учени по данни със среден до напреднал опит, които желаят да подобрят DeepSeek производителността на модела, да минимизират латентността и да внедрят ИИ решения, ефективно използващи модерни MLOps практики.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Оптимизирайте DeepSeek модели за ефективност, точност и мащабируемост.
• Прилагане на най-добри практики за MLOps и моделиране на версии.
• Разположете DeepSeek модели в облачна и локална инфраструктура.
• Наблюдавайте, поддържайте и мащабирайте ефективно AI решенията.

Docker е платформа за контейнеризация, която позволява използването на последователни, преносими и възпроизводими среди за задачите по ИИ и машинно обучение.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или пред места) е насочено към професионалисти с среден ниво, които искат да упаковат кодовете за МУ, зависимостите и моделите използвайки Docker за надеждни разработко-производствени процеси.

След завършването на това обучение, участниците ще могат да:

• Построават и управляват Docker образи, адаптирани за приложения с ИИ и МУ.
• Контейнеризират машинни обучащи пайпไลни, инструменти и зависимости.
• Оптимизират Docker среди за производителност и преносимост.
• Разгъват контейнеризирани услуги на МУ в различни среди за изпълнение.

Формат на курса

• Демонстрации на концепции, подкрепени от насочен дискут.
• Практически упражнения с фокус върху реални задачи по контейнеризация.
• Практична имплементация, използвайки живи Docker среди.

Опции за настройка на курса

• За да настроите това обучение за вашата организационна среда, моля свържете се с нас, за да подредим.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и специалисти по данни, които желаят да изграждат, разгръщат и управляват работни процеси за машинно обучение на Kubernetes.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Kubeflow на място и в облака с помощта на AWS EKS (Elastic Kubernetes услуга).
• Изградете, разположете и управлявайте работни потоци на ML въз основа на Docker контейнери и Kubernetes.
• Изпълнявайте цели тръбопроводи за машинно обучение на различни архитектури и облачни среди.
• Използване на Kubeflow за създаване и управление на преносими компютри Jupyter.
• Изграждане на ML обучение, настройка на хиперпараметри и обслужване на работни натоварвания в множество платформи.

Това живо обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за инженери, които искат да разгърнат задачи за машино-обучение на AWS EC2 сървър.

По края на обучението участниците ще могат:

• Инсталират и конфигурират Kubernetes, Kubeflow и друга необходима софтуера в AWS.
• Използват EKS (Elastic Kubernetes Service) за улесняване на работата по инициализирането на кластър Kubernetes в AWS.
• Създават и разгъват пайплайн на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в продажба.
• Обучават и разгъват TensorFlow ML модели върху няколко GPU и машини, работящи посредством паралелна обработка.
• Използват други управляеми услуги на AWS за разширяване на приложение за машино-обучение.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) в България се насочва към инженери, които искат да изпълняват зарежданета на машинно учение в обlac Azure.

По завършване на обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Kubernetes, Kubeflow и други нужни софтуери в Azure.
• Използват Azure Kubernetes Service (AKS) за улесняване на работата по инициализацията на кластър Kubernetes в Azure.
• Създават и изпълняват pipeline на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в продажба.
• Обучават и разглеждат TensorFlow ML модели през множество GPUs и машини, работещи паралелно.
• Използват други управляеми услуги от AWS за разширение на ML приложение.

Kubeflow е отворен източник платформа, направена за оптимизиране на създаването, обучаването и разграждането на машинно самообучение зареждане в Kubernetes.

Това управляемо обучение (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на ниво начинаещ до среден, които искат да изграждат надежди ML работни потоци с Kubeflow.

След завършването на това обучение, участниците ще придобият уменията да:

• Навигирам в екосистемата Kubeflow и нейните основни компоненти.
• Изграждаме възпроизводими работни потоци с Kubeflow Pipelines.
• Провеждаме масштабиращи се задания за обучение в Kubernetes.
• Разграждаме машинни модели ефективно, използвайки Kubeflow Serving.

Формат на курса

• Ръководени презентации и колаборативни дискусии.
• Практически лаборатории с реални компоненти на Kubeflow.
• Приложни упражнения за изграждане на цели ML работни потоци.

Опции за персонализация на курса

• Персонализирани версии на това обучение могат да бъдат организирани, за да се подобрят според технологичния стек и проектните изисквания на вашата команда.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и специалисти по данни, които желаят да изграждат, разгръщат и управляват работни процеси за машинно обучение на Kubernetes.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Kubeflow на място и в облака.
• Изградете, разположете и управлявайте работни потоци на ML въз основа на Docker контейнери и Kubernetes.
• Изпълнявайте цели тръбопроводи за машинно обучение на различни архитектури и облачни среди.
• Използване на Kubeflow за създаване и управление на преносими компютри Jupyter.
• Изграждане на ML обучение, настройка на хиперпараметри и обслужване на работни натоварвания в множество платформи.

Това обучение на живо, ръководено от инструктори (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни, които желаят да надхвърлят изграждането на ML модели и да оптимизират процеса на създаване, проследяване и внедряване на ML модели.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте MLflow и свързаните ML библиотеки и рамки.
• Оценете важността на проследимостта, възпроизводимостта и разгръщането на ML модел
• Внедрете ML модели в различни обществени облаци, платформи или локални сървъри.
• Мащабирайте процеса на внедряване на ML, за да поемете множество потребители, които си сътрудничат по проект.
• Настройте централен регистър, за да експериментирате, възпроизвеждате и разгръщате ML модели.

Това обучение, водено от инструктор в България (онлайн или на място), е насочено към инженери, които искат да оценят наличните днес подходи и инструменти, за да вземат обективно решение относно пътя напред в приемането на MLOps в организацията си.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират различни MLOps фреймворки и инструменти.
• Събират правилната команда с подходящите умения за построяването и поддържането на MLOps система.
• Подготвят, валидират и версионират данни за използване от ML модели.
• Разбират компонентите на ML Pipeline и инструментите, необходими за построяването й.
• Провеждат експерименти с различни машинни фреймворки и сървъри за разгържане в продажба.
• Операционизират целия процес на Машинно учение, така че да е воспроизводим и поддържаем.

Този обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към инженери по машинно обучение, които искат да използват Azure Machine Learning и Azure DevOps за подобряване на практиките за MLOps.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Създават възпроизводими работни процеси и модели за машинно обучение.
• Управляват цикъла на машинното обучение.
• Следят и докладват историята на версиите на моделите, асетовете и повече.
• Разпространяват готови за производство модели за машинно обучение навсякъде.

MLOps на Kubernetes е рамка за автоматизиране на обучаването, валидацията, упаковката и разглеждането на модели за машинно учене с помощта на контейнирирани пайплайни и GitOps работен процес.

Този курс под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочен към практици със средно ниво, които искат да изградят автоматизирани, масштабни MLOps пайплайни в Kubernetes.

След завършването на обучението, участниците ще бъдат подготвени да:

• Проектират пайплайни CI/CD от начало до край за машинно учене.
• Реализират GitOps работен процес за разглеждане и версиониране на модели.
• Автоматизират обучаването, теста и упаковката на ML модели.
• Интегрират мониторинг, сигнални съобщения и стратегии за откатване.

Формат на курса

• Указания под ръководството на инструктор и технически детайлни анализи.
• Практически упражнения, които изграждат реални CI/CD работни процеси.
• Практика в лаб с разглеждане на ML задачи в Kubernetes.

Опции за персонализация на курса

• Организации могат да поискат персонализирано съдържание, съгласувано с техните вътрешни MLOps инструменти и инфраструктура.