Curs de pregatire Docker pentru MLOps: Containerizarea Pipeline-urilor de la Început până la Sfârșit

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat inginerilor care doresc să-și aprofundeze cunoștințele despre Docker pentru a implementa aplicații la o scară mai mare, menținând în același timp controlul.

La finalul 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 a uneltelor continue.
• Să-și securizeze aplicațiile Docker.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Își construiască propriile imagini Docker.
• Implementeze și gestioneze un număr mare de aplicații Docker.
• Evalueze diferite soluții de orchestratie a containerelor și să aleagă cea mai potrivită.
• Configureze un proces de integrare continuă pentru aplicațiile Docker.
• Integreze aplicațiile Docker cu procesele existente de integrare continuă.
• Securizeze aplicațiile lor Docker.
• Folosească Kubernetes pentru a implementa și gestiona diferite medii sub același cluster.
• Securizeze, scalare și monitorizeze un cluster Kubernetes.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de AI și oamenilor de știință de date de nivel avansat cu experiență intermediară-avansată, care doresc să îmbunătățească performanța modelelor DeepSeek, să minimizeze latența și să implementeze soluții de AI eficient, folosind practici moderne MLOps.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Optimiza modelele DeepSeek pentru eficiență, acuratețe și scalabilitate.
• Implementa cele mai bune practici pentru MLOps și versiunile modelelor.
• Implementa modelele DeepSeek pe infrastructuri cloud și on-premise.
• Monitoriza, întreține și scala soluțiile de AI în mod eficient.

Docker este o platformă de containerizare care permite crearea de medii consistente, portabile și reproductibile pentru sarcini de inteligență artificială și învățare automată.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să împacheteze coduri, dependențe și modele ML folosind Docker pentru fluxuri de lucru fiabile de la dezvoltare la producție.

După parcurgerea acestui curs, participanții vor putea:

• Să construiască și să gestioneze imagini Docker personalizate pentru aplicații AI și ML.
• Să containerizeze pipeline-uri, instrumente și dependențe de învățare automată.
• Să optimizeze mediile Docker pentru performanță și portabilitate.
• Să implementeze servicii ML containerizate în diferite medii de execuție.

Formatul Cursului

• Demonstrații de concept susținute de discuții ghidate.
• Exerciții practice concentrate pe sarcini reale de containerizare.
• Implementare practică folosind medii Docker live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a personaliza acest training pentru mediul organizațional al dumneavoastră, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze Kubeflow local și în cloud folosind AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Construiască, implementeze și gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Ruleze întregi pipeline-uri de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Folosească Kubeflow pentru a crea și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiască sarcini de antrenament ML, ajustare de hiperparametri și servire pe multiple platforme.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor care doresc să implementeze sarcini de Învățare Automată pe un server AWS EC2.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubernetes, Kubeflow și alte software necesare pe AWS.
• Utiliza EKS (Elastic Kubernetes Service) pentru a simplifica lucrul de inițializare a unui cluster Kubernetes pe AWS.
• Crea și implementa o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
• Antrena și implementa modele ML TensorFlow pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
• Utiliza alte servicii gestionate AWS pentru a extinde o aplicație ML.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat inginerilor care doresc să implementeze sarcini de învățare automată pe cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubernetes, Kubeflow și alte software necesare pe Azure.
• Utiliza Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica procesul de inițializare a unui cluster Kubernetes pe Azure.
• Crea și implementa o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
• Antrena și implementa modele ML TensorFlow pe mai multe GPU și mașini care funcționează în paralel.
• Folosi alte servicii gestionate AWS pentru a extinde o aplicație ML.

Kubeflow este o platformă open-source concepută pentru a simplifica construirea, antrenarea și implementarea sarcinilor de învățare automată pe Kubernetes.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de la nivel începător până la intermediar care doresc să construiască fluxuri de lucru ML fiabile folosind Kubeflow.

La finalizarea acestui training, participanții vor dobândi abilitățile de a:

• Naviga în ecosistemul și componentele de bază ale Kubeflow.
• Construi fluxuri de lucru reproducibile cu Kubeflow Pipelines.
• Rula joburi de antrenament scalabile pe Kubernetes.
• Servi modele de învățare automată eficient folosind Kubeflow Serving.

Formatul Cursului

• Prezentări ghidate și discuții collaborative.
• Laboratoare practice cu componente reale ale Kubeflow.
• Exerciții practice pentru construirea fluxurilor de lucru ML de la un capăt la altul.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pot fi aranjate versiuni personalizate ale acestui training pentru a se alinia cu tehnologia și cerințele proiectului echipei dumneavoastră.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru de învățare automată pe Kubernetes.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubeflow on-premise și în cloud.
• Construi, implementa și gestiona fluxuri de lucru ML bazate pe containere Docker și Kubernetes.
• Rula întregi pipeline-uri de învățare automată pe diverse arhitecturi și medii cloud.
• Folosi Kubeflow pentru a crea și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construi sarcini de antrenament ML, ajustare de hiperparametri și servire pe multiple platforme.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să meargă dincolo de construirea modelelor ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura MLflow și bibliotecile și framework-urile ML conexe.
• Aprecia importanța urmăririi, reproducibilității și implementabilității unui model ML.
• Implementa modele ML pe diferite cloud-uri publice, platforme sau servere on-premise.
• Scala procesul de implementare ML pentru a găzdui mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
• Configura un registru central pentru a experimenta, reproduce și implementa modele ML.

Această formare condusă de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată inginerilor care doresc să evalueze abordările și instrumentele disponibile astăzi pentru a lua o decizie inteligentă în privința adoptării MLOps în organizația lor.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Instala și configura diverse framework-uri și instrumente MLOps.
• Alcătui echipa potrivită cu abilitățile necesare pentru construirea și sprijinirea unui sistem MLOps.
• Pregăti, valida și versiona date pentru utilizarea de către modelele ML.
• Înțelege componentele unui Pipeline ML și instrumentele necesare pentru a construi unul.
• Experimenta cu diferite framework-uri și servere de învățare automată pentru implementarea în producție.
• Operaționalizează întregul proces de Învățare Automată astfel încât să fie reproducibil și ușor de întreținut.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de învățare automată care doresc să utilizeze Azure Machine Learning și Azure DevOps pentru a facilita practicile MLOps.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să construiască fluxuri de lucru reproducibile și modele de învățare automată.
• Să gestioneze ciclul de viață al învățării automate.
• Să urmărească și să raporteze istoricul versiunilor modelelor, active și altele.
• Să implementeze modele de învățare automată gata pentru producție oriunde.

MLOps pe Kubernetes este un cadru pentru automatizarea antrenării, validării, împachetării și implementării modelelor de învățare automată folosind pipele containerizate și fluxuri de lucru GitOps.

Acest training ghidat de instructori, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel intermediar care doresc să construiască pipele MLOps automate și scalabile pe Kubernetes.

După parcurgerea acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Proiecteze pipele CI/CD de la cap la cap pentru învățarea automată.
• Implementeze fluxuri de lucru GitOps pentru implementarea și versionarea modelelor.
• Automatizeze antrenarea, testarea și împachetarea modelelor ML.
• Integreze strategii de monitorizare, alertă și revenire la o versiune anterioară.

Formatul cursului

• Prezentări ghidate de instructori și analize tehnice aprofundate.
• Exerciții practice care construiesc fluxuri de lucru CI/CD din lumea reală.
• Practică live în laborator pentru implementarea sarcinilor ML pe Kubernetes.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Organizațiile pot solicita conținut personalizat aliniat cu instrumentele și infrastructura lor MLOps interne.