Curs de pregatire Docker pentru MLOps: Containerizarea pipeline-urilor end-to-end

Acest training live, condus de un instructor în Moldova (online sau onsite), este destinat inginerilor care doresc să își aprofundeze cunoștințele despre Docker pentru a deploy aplicații la scară largă, păstrând în același timp controlul total.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Construiască propriile lor imagini Docker.
• Deploy și să manageze un număr mare de aplicații Docker.
• Evalueze diferite soluții de orchestrare a containerelor și să aleagă cea mai potrivită.
• Configureze un proces de integrare continuă pentru aplicațiile Docker.
• Integreze aplicațiile Docker în procesele existente de integrare continuă.
• Sigure 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.

Învață cum să construiești, să implementezi și să administrezi medii containerizate folosind Docker, Kubernetes și OpenShift. Acest training practic de cinci zile acoperă imagini de containere, sarcini de lucru Kubernetes, rețele de clustere, stocare, securitate, monitorizare și administrarea practică a OpenShift. Participanții dobândesc abilitățile necesare pentru a opera platforme moderne de containere și a depana aplicații în mediile de dezvoltare și producție.

În acest training condus de un instructor, live în Moldova (la fața locului sau la distanță), participanții vor învăța cum să creeze și să gestioneze containere Docker, apoi să implementeze o aplicație de probă în interiorul unui container. Participanții vor învăța, de asemenea, cum să automatizeze, să scaleze și să gestioneze aplicațiile lor containerizate într-un cluster Kubernetes. În cele din urmă, trainingul trece la subiecte mai avansate, ghidând participanții prin procesul de securizare, scalare și monitorizare a unui cluster Kubernetes.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să ruleze un container Docker.
• Să implementeze un server și o aplicație web containerizate.
• Să construiască și să gestioneze imagini Docker.
• Să configureze un cluster Docker și Kubernetes.
• Să folosească Kubernetes pentru a implementa și gestiona o aplicație web clusterizată.
• Să securizeze, să scaleze și să monitorizeze un cluster Kubernetes.

Obiectivele cursului: Dobândirea de competențe teoretice și operaționale în Docker și Kubernetes.

Această formare practică, condusă de un instructor, în Moldova (online sau pe loc), este destinată dezvoltatorilor și științistilor de date care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze fluxuri de lucru ML pe Kubernetes.

La finalizarea acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• instaleze și configureze Kubeflow on-premise și în cloud;
• construiască, implementeze și gestioneze fluxuri de lucru ML bazate pe contenery Docker și Kubernetes;
• ruleze întregi pipeline-uri de machine learning pe arhitecturi diverse și în medii cloud diferite;
• folosească Kubeflow pentru a genera și a gestiona caiete Jupyter;
• construiască sarcini de lucru pentru antrenament ML, ajustarea hiperparametrilor și servit (serving) pe multiple platforme.

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.