Курс за обучение по MLOps върху Kubernetes: CI/CD Пътища 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.

Kubernetes е платформа за оркестрация на контейнери, широко използвана за управление на разпределени приложения в голям мащаб.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти с напреднали умения, които желаят да приложат техники за изкуствен интелект и машинно обучение, за да оптимизират използването на ресурси в Kubernetes, решенията за планиране и стратегиите за автоматично мащабиране.

След завършване на тази програма участниците ще могат да:

• Прилагат модели с ИИ/МО за подобряване на решенията за планиране на работните натоварвания в Kubernetes.
• Използват предсказуема аналитика за оптимизиране на разпределението на CPU, GPU и памет.
• Внедряват интелигентно автоматично мащабиране чрез учене с подсилване и прогнозиране на метрики.
• Намаляват разходите за инфраструктура и забавянето чрез автоматизирана оптимизация на ресурсите.

Формат на обучението

• Технически презентации и задълбочени дискусии, водени от инструктора.
• Практическа лабораторна работа с реални Kubernetes клъстери.
• Упражнения за прилагане на ИИ модели в реални оперативни сценарии.

Опции за персонализиране на курса

• За да съобразим този курс с вашата платформена настройка или оперативни изисквания, моля, свържете се с нас за персонализиране.

Програмата за сертифициран Kubernetes администратор (CKA) е създадена от The Linux Foundation и Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Kubernetes днес е водеща платформа за оркестрация на контейнери.

NobleProg провежда обучения по Docker и Kubernetes от 2015 г. С над 360 успешно завършени обучителни проекта, ние се превърнахме в една от най-разпознаваемите компании за обучение в областта на контейнеризацията в световен мащаб.

От 2019 г. ние също така помагаме на нашите клиенти да потвърдят своите умения в k8s среда, като ги подготвяме и насърчаваме да се явят на изпитите CKA и CKAD.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към системни администратори и потребители на Kubernetes, които желаят да потвърдят знанията си чрез полагане на CKA изпит.

От друга страна, обучението е фокусирано и върху придобиване на практически опит в администрирането на Kubernetes, така че препоръчваме участие дори и да не възнамерявате да се явявате на CKA изпит.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практически задачи.
• Практическо изпълнение в среда с лабораторни упражнения на живо.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас за уточняване.
• За да научите повече за CKA сертификацията, моля, посетете: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Програмата Сертифициран разработчик на приложения за Kubernetes (CKAD) е разработена от The Linux Foundation и Cloud Native Computing Foundation (CNCF), организацията, която управлява Kubernetes.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или присъствено), е насочено към разработчици, които желаят да затвърдят уменията си за проектиране, изграждане, конфигуриране и предоставяне на cloud native приложения за Kubernetes.

Същевременно, обучението е фокусирано и върху натрупването на практически опит в разработката на приложения за Kubernetes, поради което препоръчваме участие дори и да не възнамерявате да се явите на изпита за CKAD.

NobleProg провежда обучения по Docker и Kubernetes от 2015 г. С над 360 успешно завършени обучителни проекта, ние се превърнахме в една от най-известните обучителни компании в света в сферата на контейнеризацията. От 2019 г. също така помагаме на нашите клиенти да докажат своите умения в k8s среда, като ги подготвяме и насърчаваме да преминат изпитите CKA и CKAD.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практика.
• Практическа реализация в реална лабораторна среда.

Възможности за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговаряне.
• За да научите повече за CKAD, моля, посетете: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

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

След завършване на обучението участниците ще знаят как да осигуряват сигурността на Kubernetes среди и контейнерно-базирани приложения през различните етапи от жизнения цикъл на приложението: изграждане, внедряване и изпълнение.

Тази 7-дневна програма предоставя цялостно, практически ориентирано пътешествие в проектирането, разгръщането и експлоатацията на cloud-native приложения с използване на съвременни DevOps практики.

Участниците ще разгледат как да проектират мащабируеми архитектури на микроуслуги, да оптимизират контейнерни среди и да управляват производствени натоварвания с помощта на Kubernetes. Курсът покрива напреднали стратегии за разгръщане, автоматизация, базирана на GitOps, и практики за наблюдаемост, за да се гарантира надеждност и производителност на системата.

Силният акцент е поставен върху реални оперативни предизвикателства, включително реакция при инциденти, симулация на откази и анализ на първопричините. Програмата завършва с използването на инструменти, задвижвани от изкуствен интелект, за подпомагане на отстраняването на проблеми и ускоряване на оперативното вземане на решения.

До края на обучението участниците ще имат ясно разбиране за това как да изграждат, разгръщат, наблюдават и поддържат устойчиви разпределени системи в среда, базирана на Kubernetes.

Docker е платформа за контейнеризация, използвана за изграждане на възпроизводими, преносими и мащабируеми среди за системи за машинно обучение (ML).

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е насочено към технически специалисти на средно и напреднало ниво, които искат да контейнеризират и въведат в експлоатация цялостни ML процеси с помощта на Docker.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Контейнеризират работни натоварвания за обучение, валидиране и извеждане на заключения (инференция) на ML модели.
• Проектират и оркестрират цялостни ML процеси от край до край, използвайки Docker и помощни инструменти.
• Внедрят версиониране, възпроизводимост и CI/CD за ML компоненти.
• Внедряват, наблюдават и мащабират ML услуги в контейнеризирани среди.

Формат на курса

• Интерактивни лекции, подкрепени с практически демонстрации.
• Практически упражнения, фокусирани върху изграждането на реални компоненти за ML процеси.
• Практическа лабораторна реализация на контейнеризирани работни потоци от край до край.

Опции за персонализиране на курса

• За персонализирано обучение, съобразено с конкретни нужди от ML инфраструктура, моля свържете се с нас, за да обсъдим възможностите.

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.

Kubeflow е платформа с отворен код, предназначена да оптимизира изграждането, обучението и внедряването на работни натоварвания за машинно обучение в Kubernetes.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от начинаещо до средно ниво, които желаят да изграждат надеждни работни процеси за машинно обучение, използвайки Kubeflow.

След завършване на това обучение, участниците ще придобият умения да:

• Навигират в екосистемата и основните компоненти на Kubeflow.
• Изграждат възпроизводими работни процеси с Kubeflow Pipelines.
• Изпълняват мащабируеми обучителни задачи в Kubernetes.
• Предоставят ефективно модели за машинно обучение чрез Kubeflow Serving.

Формат на курса

• Ръководени презентации и съвместни дискусии.
• Практически лабораторни упражнения с реални компоненти на Kubeflow.
• Практически задачи за изграждане на цялостни работни процеси за машинно обучение.

Опции за персонализиране на курса

• Могат да бъдат организирани персонализирани версии на това обучение, съобразени с технологичния стек и изискванията на вашия екип за проекта.

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.