Курс за обучение по MLOps на Kubernetes: CI/CD Пайплайни за Машинно Учене

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.

DO180 е въведение в контейнери, основни концепции на Kubernetes и платформена концепция на Red Hat OpenShift, фокусирано върху практическо умение.

Това е инструкторско обучение (онлайн или на място), насочено към технически професионалисти с начални или средни познания, които искат да научат работни процеси с контейнери, примитиви на Kubernetes и как да развернат и управляват приложения на OpenShift.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Създават и управляват образи на контейнери и регистри с най-добрите практики за възпроизводимост и сигурност.
• Развертават и управляват обекти на Kubernetes, като пода, развертане и услуги в OpenShift.
• Използват функции на OpenShift, включително маршрути, конфигурации за сграда и уеб конзола, за оптимизиране на доставката на приложения.
• Имплементират персистентно съхранение, управление на конфигурации и управление на тайни за приложения със състояние.
• Прилагат основни практики за сигурност, RBAC и мониторинг, за да поддържат здрави кластери и приложения.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практически лаборатории в жива среда на OpenShift всеки ден.
• Упражнения и сесии за разрешване на проблеми, насочени към сценарии.

Опции за персонализиране на курса

• За да поставите запрос за персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

Това обучение под ръководството на инструктор в България (онлайн или на място) е предназначено за инженери, които искат да използват Helm, за да опростят процеса по инсталацията и управлението на приложения Kubernetes.

По края на обучението участниците ще могат:

• Инсталиране и конфигуриране на Helm.
• Създаване на възпроизводими сборки на приложения Kubernetes.
• Разпространяване на приложения като Helm диаграми.
• Изпълнение на трети страни приложения, запазени като Helm диаграми.
• Управление на версиите на пакети Helm.

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 водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на софтуер от начинаещо до средно ниво и DevOps професионалисти, които искат да се научат как да настройват и управляват локална Kubernetes среда, използвайки Миникубе.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Minikube на тяхната локална машина.
• Разберете основните концепции и архитектура на Kubernetes.
• Разположете и управлявайте контейнери с помощта на kubectl и таблото за управление на Minikube.
• Настройте решения за постоянно съхранение и мрежови решения за Kubernetes.
• Използвайте Minikube за разработване, тестване и отстраняване на грешки в приложения.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво и DevOps инженери, които желаят да използват Minikube като част от своя работен процес за разработка.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте и управлявайте локална Kubernetes среда с помощта на Minikube.
• Разберете как да внедрявате, управлявате и отстранявате грешки в приложения на Minikube.
• Интегрирайте Minikube в тяхната непрекъсната интеграция и тръбопроводи за внедряване.
• Оптимизирайте техния процес на разработка, като използвате разширените функции на Minikube.
• Прилагане на най-добрите практики за местно Kubernetes развитие.

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.