Курс за обучение по MLOps върху Kubernetes: CI/CD тръбопроводи за машинно обучение

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Създават собствени Docker образи.
• Разгръщат и управляват голям брой Docker приложения.
• Оценяват различни решения за оркестрация на контейнери и да избират най-подходящото.
• Настройват процес за непрекъсната интеграция за Docker приложения.
• Интегрират Docker приложения със съществуващи процеси за непрекъсната интеграция.
• Осигуряват сигурност на своите Docker приложения.
• Използват Kubernetes за разгръщане и управление на различни среди в рамките на един и същ клъстер.
• Осигуряват сигурност, мащабират и наблюдават Kubernetes клъстер.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към AI инженери и учени по данни на напреднало ниво с опит от средно до напреднало ниво, които желаят да подобрят производителността на DeepSeek моделите, да минимизират латентността и да внедряват ефективно AI решения, използвайки съвременни MLOps практики.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Оптимизират DeepSeek модели за ефективност, точност и мащабируемост.
• Прилагат най-добри практики за MLOps и управление на версиите на моделите.
• Внедряват DeepSeek модели в облачна и локална инфраструктура.
• Наблюдават, поддържат и мащабират ефективно AI решения.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към платформени инженери и DevOps специалисти от напреднало ниво, които желаят да овладеят мащабирането на приложения с помощта на микросървизи и Kubernetes.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Проектират и внедряват мащабируеми архитектури с микросървизи.
• Деплойват и управляват приложения в Kubernetes клъстери.
• Използват Helm charts за ефективно деплойване на сървизи.
• Наблюдават и поддържат здравето на микросървизите в продукционна среда.
• Прилагат най-добри практики за сигурност и съответствие в Kubernetes среда.

Това е обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място), насочено към практикуващи Kubernetes, които искат да се подготвят за изпита CKS.

След завършването на обучението участниците ще знаят как да осигурят средите на Kubernetes и контейнерните приложения през различните етапи от жизнения цикъл на приложението: изграждане, разгръщане и работа.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за инженери, които желаят да използват Helm, за да оптимизират процеса на инсталиране и управление на Kubernetes приложения.

До края на обучението участниците ще могат:

• Да инсталират и конфигурират Helm.
• Да създават възпроизводими компилации на Kubernetes приложения.
• Да споделят приложения като Helm charts.
• Да стартират приложения на трети страни, запазени като Helm charts.
• Да управляват версиите на Helm пакети.

Това обучение с водач, провеждано на живо на България (онлайн или на място), е предназначено за разработчици и учени в областта на данните, които искат да създават, разпространяват и управляват потоци за машинно обучение върху Kubernetes.

След завършването на обучението участниците ще бъдат в състояние да:

• Инсталират и конфигурират Kubeflow в локални среди и в облака.
• Създават, разпространяват и управляват ML потоци, базирани на Docker контейнери и Kubernetes.
• Изпълняват цели машинно-обучаващи пайплайни върху разнообразни архитектури и облачни среди.
• Използват Kubeflow за стартиране и управление на Jupyter ноутбъкове.
• Създават работни натоварвания за ML обучение, тюнинг на хиперпараметри и сервиране през множество платформи.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи до средно напреднали софтуерни разработчици и DevOps специалисти, които искат да се научат как да настройват и управляват локална Kubernetes среда с помощта на Minikube.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Minikube на своята локална машина.
• Разбират основните концепции и архитектура на Kubernetes.
• Внедряват и управляват контейнери чрез kubectl и таблото за управление на Minikube.
• Настройват решения за постоянно съхранение и работа в мрежа за Kubernetes.
• Използват Minikube за разработване, тестване и отстраняване на грешки в приложения.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и DevOps инженери със средно ниво на опит, които желаят да използват Minikube като част от работния си процес.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Настройват и управляват локална Kubernetes среда с помощта на Minikube.
• Разбират как да внедряват, управляват и отстраняват грешки в приложения върху Minikube.
• Интегрират Minikube в своите процеси за непрекъсната интеграция и внедряване.
• Оптимизират процеса си на разработка чрез разширените функции на Minikube.
• Прилагат добри практики за локална разработка с Kubernetes.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да оценят наличните днес подходи и инструменти, за да вземат интелигентно решение за пътя напред при възприемане на MLOps в тяхната организация.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да инсталират и конфигурират различни MLOps рамки и инструменти.
• Да сформират правилния тип екип с подходящите умения за изграждане и поддръжка на MLOps система.
• Да подготвят, валидират и версионират данни за използване от ML модели.
• Да разбират компонентите на един ML Pipeline и инструментите, необходими за изграждането му.
• Да експериментират с различни рамки за машинно обучение и сървъри за внедряване в продукционна среда.
• Да операционализират целия процес на машинно обучение, така че да бъде възпроизводим и поддържаем.