Curs de pregatire MLOps pe Kubernetes: Pipe-uri CI/CD pentru Machine Learning

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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat inginerilor de platformă și profesioniștilor DevOps de nivel avansat care doresc să stăpânească scalarea aplicațiilor folosind microservicii și Kubernetes.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa arhitecturi scalabile de microservicii.
• Deploya și gestiona aplicații pe clustere Kubernetes.
• Utiliza diagrame Helm pentru deployarea eficientă a serviciilor.
• Monitoriza și menține sănătatea microserviciilor în producție.
• Aplica cele mai bune practici pentru securitate și conformitate într-un mediu Kubernetes.

Această pregătire cu instructor, desfășurată live în Moldova (online sau on-site), este destinată practicienilor Kubernetes care doresc să se pregătească pentru examenul CKS.

La finalul acestui training, participanții vor ști cum să securizeze mediile Kubernetes și aplicațiile bazate pe container pe parcursul diferitelor etape ale ciclului de viață al unei aplicații: build, deployment și runtime.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor care doresc să utilizeze Helm pentru a simplifica procesul de instalare și gestionare a aplicațiilor Kubernetes.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să instaleze și să configureze Helm.
• Să creeze build-uri reproducibile ale aplicațiilor Kubernetes.
• Să partajeze aplicații ca și grafice Helm.
• Să ruleze aplicații terțe salvate ca grafice Helm.
• Să gestioneze versiunile pachetelor Helm.

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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor de software de nivel începător până la intermediar și profesioniștilor DevOps care doresc să învețe cum să configureze și să gestioneze un mediu Kubernetes local folosind Minikube.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Minikube pe mașina lor locală.
• Înțelege conceptele de bază și arhitectura Kubernetes.
• Deploya și gestioneaza containere folosind kubectl și panoul de control Minikube.
• Să configureze soluții de stocare persistentă și rețea pentru Kubernetes.
• Utiliza Minikube pentru dezvoltarea, testarea și depanarea aplicațiilor.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și inginerilor DevOps de nivel intermediar care doresc să utilizeze Minikube ca parte a fluxului lor de dezvoltare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să gestioneze un mediu Kubernetes local folosind Minikube.
• Să înțeleagă cum să implementeze, să gestioneze și să depaneze aplicații pe Minikube.
• Să integreze Minikube în pipeline-urile lor de integrare și implementare continuă.
• Să-și optimizeze procesul de dezvoltare folosind funcționalitățile avansate ale Minikube.
• Să aplice cele mai bune practici pentru dezvoltarea locală cu Kubernetes.

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.