Cursuri de pregatire Docker pentru MLOps: Containerizarea de la A la Z a Pipeline-urilor

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

La sfârșitul 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 orchestrere a containerelor și să aleagă cea mai potrivită.
• Seteze un proces de integrare continuă pentru aplicațiile Docker.
• Integreze aplicațiile Docker cu procesele existente de integrare continuă a instrumentelor.
• Securizeze aplicațiile lor Docker.

La sfârșitul 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 continuă.
• Să-și securizeze aplicațiile Docker.
• Să utilizeze Kubernetes pentru a implementa și gestiona diferite medii sub același cluster.
• Să securizeze, să scaleze și să monitorizeze un cluster Kubernetes.

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Optimiza modelele DeepSeek pentru eficiență, acuratețe și scalabilitate.
• Să implementeze cele mai bune practici pentru MLOps și versionarea modelelor.
• Să implementeze modele DeepSeek pe infrastructură cloud și on-premise.
• Să monitorizeze, să întrețină și să scaleze soluțiile de inteligență artificială în mod eficient.

Docker este o platformă de containerizare care oferă medii consistente, portabile și reproducibile 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 sursă ML, dependențe și modele 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 adaptate pentru aplicații AI și ML.
• Să containerizeze pipeline-uri de învățare automată, instrumente și dependențe.
• 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 axate 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 putea:

• Instala și configura Kubeflow on-premise și în cloud folosind AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• 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 lansa și gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construi sarcini de antrenament ML, ajustare de hiperparametri și servire pe mai multe 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 sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

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

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

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

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

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de la nivel începător până la intermediar care doresc să construiască fluxuri de lucru ML fiabile folosind Kubeflow.

La finalizarea acestei instruiri, participanții vor dobândi abilitățile necesare pentru a:

• Naviga prin ecosistemul și componentele de bază ale Kubeflow.
• Construi fluxuri de lucru reproductibile cu Kubeflow Pipelines.
• Rula sarcini de antrenament scalabile pe Kubernetes.
• Serve 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 acestei instruiri pentru a se alinia cu tehnologia echipei dvs. și cerințele proiectului.

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

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze Kubeflow on premise și în cloud.
• 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 porni și a gestiona notebook-uri Jupyter.
• Construiască sarcini de antrenament ML, ajustare a hiperparametrilor și servire pe mai multe platforme.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să depășească 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 aferente.
• Înțelege importanța urmăririi, reproductibilității și implementabilității unui model ML.
• Implementa modele ML pe diferite platforme cloud publice, platforme sau servere on-premise.
• Scala procesul de implementare ML pentru a acomoda mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
• Configura un registru central pentru a experimenta, reproduce și implementa modele ML.

Această instruire 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 ceea ce privește adoptarea MLOps în organizația lor.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Instala și configura diverse cadre și instrumente MLOps.
• Să formeze echipa potrivită, cu abilitățile necesare pentru construirea și susținerea unui sistem MLOps.
• Să pregătească, valideze și versionizeze datele pentru utilizarea de către modelele ML.
• Să înțeleagă componentele unui ML Pipeline și instrumentele necesare pentru a construi unul.
• Să experimenteze cu diferite cadre și servere de învățare automată pentru implementarea în producție.
• Să operationalizeze întregul proces de Învățare Automată astfel încât să fie reproducibil și 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, activele și altele.
• Să implementeze modele de învățare automată gata pentru producție oriunde.

MLOps pe Kubernetes este un cadru de lucru pentru automatizarea antrenării, validării, ambalării și implementării modelelor de învățare automată folosind pipeline-uri containerizate și fluxuri de lucru GitOps.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel intermediar care doresc să construiască pipeline-uri MLOps automate și scalabile pe Kubernetes.

După parcurgerea acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Proiecteze pipeline-uri CI/CD de la cap la cap pentru învățarea automată.
• Implementeze fluxuri de lucru GitOps pentru implementarea și versionarea modelelor.
• Automatizeze antrenarea, testarea și ambalarea modelelor ML.
• Integreze strategii de monitorizare, alertare și rollback.

Formatul cursului

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

Opțiuni de personalizare a cursului

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