Docker for MLOps: End-to-End Pipeline Containerization Treningskurs

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å fremme kunnskapen om Docker for å distribuere applikasjoner i større skala samtidig som de beholder kontrollen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bygg sine egne Docker bilder.
• Distribuer og administrer et stort antall Docker applikasjoner .
• Vurder forskjellige containerorkestreringsløsninger og velg den mest passende.
• Sett opp en kontinuerlig integrasjonsprosess for Docker applikasjoner.
• Integrer Docker applikasjoner med eksisterende kontinuerlige verktøyintegrasjonsprosesser.
• Sikre deres Docker applikasjoner.

Dette instruktørdrevne, live-løpet i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-ingeniører og datavitenskapsfolk på avansert nivå med mellom- til avansert erfaring som ønsker å forbedre ytelsen til DeepSeek-modeller, minimere forsinkelser og effektivt utplassere AI-løsninger ved hjelp av moderne MLOps-praksis.

Etter dette opplæringsprogrammet vil deltakerne kunne:

• Optimalisere DeepSeek-modeller for effektivitet, nøyaktighet og skalerbarhet.
• Implementere beste praksis for MLOps og modellversjonshåndtering.
• Utplassere DeepSeek-modeller i sky- og lokalt infrastruktur.
• Overvåke, vedlikeholde og skalere AI-løsninger effektivt.

Docker er et containeriseringsplattform som gjør det mulig å skape konsekvente, mobiliserbare og reproducerbare miljøer for AI- og maskinlæringsoppgaver.

Dette instruktørføre, live-kurset (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå profesjonelle som ønsker å pakke ML-kodebasen, avhengigheter og modeller med Docker for pålittelige utviklings-til-produksjonsarbeidsflyt.

Etter fullført kurs vil deltakerne kunne:

• Bygge og administrere Docker-avbildninger tilpasset for AI- og ML-applikasjoner.
• Containerisere maskinlæringspipelines, verktøy og avhengigheter.
• Optimalisere Docker-miljøer for ytelse og mobilisering.
• Distribuere containeriserte ML-tjenester i ulike runtime-miljøer.

Kursformat

• Konsepdemonstrasjoner støttet av veiledende diskusjon.
• Håndsende øvelser fokuset på reelle containeriseringsoppgaver.
• Praktisk implementering ved bruk av live-lab Docker-miljøer.

Kurs tilpassningsmuligheter

• For å tilpasse dette kurset til din organisatoriske miljø, vennligst kontakt oss for å avtale.

CI/CD for AI er en strukturert tilnærming til automatisering av modelpakking, testing, containerisering og uttrekk ved hjelp av kontinuerlig integrasjon og kontinuerlig leveringspipelines.

Dette veiledningsbaserte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-professionelle som ønsker å automatisere end-to-end AI-modellleveringsarbeidsflyter ved hjelp av Docker og CI/CD-plattformer.

Når treningen avsluttes, vil deltakerne kunne:

• Opprette automatiserte pipelines for bygging og testing av AI-modellcontainer.
• Implementere versjonskontroll og gjentakelighet for modelllivsløp.
• Integrasjon av automatiserte uttrekksstrategier for AI-tjenester.
• Anvende CI/CD-bestpraksis tilpasset maskinlæring operasjoner.

Kursformat

• Instruktørveiledede presentasjoner og tekniske diskusjoner.
• Praktiske labber og håndverksøvelser for implementering.
• Realistiske CI/CD-arbeidsflyt-simuleringer i en kontrollert miljø.

Kursendringsmuligheter

• Hvis organisasjonen din krever tilpassede pipelinearbeidsflyter eller plattformintegrasjoner, kontakt oss for å tilpasse dette kurset.

Programmet Certified Kubernetes Administrator (CKA) ble opprettet av The Linux Foundation og Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Kubernetes er i dag en ledende plattform som brukes for orkestrering av containere.

NobleProg har levert Docker og Kubernetes opplæring fra 2015. Med mer enn 360 vellykket gjennomførte opplæringsprosjekter ble vi et av de mest kjente opplæringsselskapene over hele verden innen containerisering.

Siden 2019 har vi også hjulpet kundene våre med å bekrefte ytelsen deres i k8s-miljøet ved å forberede dem og oppmuntre til å bestå CKA- og CKAD-eksamener.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot systemadministratorer, Kubernetes brukere som ønsker å bekrefte kunnskapen sin ved å bestå CKA-eksamen.

På den annen side er opplæring også fokusert på å få praktisk erfaring i Kubernetes Administrasjon, så vi anbefaler å ta del i det, selv om du ikke har tenkt å ta CKA-eksamen.

Kursets format

• Interaktivt foredrag og diskusjon.
• Mye øvelser og trening.
• Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for kurstilpasning

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
• For å lære mer om CKA-sertifisering, vennligst besøk: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Certified Kubernetes Application Developer (CKAD)-programmet er utviklet av The Linux Foundation og Cloud Native Computing Foundation (CNCF), verten for Kubernetes.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot utviklere som ønsker å bekrefte sine ferdigheter i å designe, bygge, konfigurere og eksponere skybaserte applikasjoner for Kubernetes.

På den annen side er treningen også fokusert på å få praktisk erfaring i Kubernetes-applikasjonsutvikling, så vi anbefaler å delta, selv om du ikke planlegger å ta CKAD-eksamen.

NobleProg har levert Docker- og Kubernetes-trening siden 2015. Med mer enn 360 vellykkede treningprosjekter har vi blitt en av de mest kjente treningsselskapene i verden innen feltet containerisering. Siden 2019 har vi også hjulpet våre kunder med å bekrefte sin ytelse i k8s-miljø ved å forberede dem og oppmuntre til å bestå CKA- og CKAD-eksamener.

Kursets format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktiske økter.
• Hender-i implementering i en live-lab-miljø.

Tilpassingsmuligheter for kurset

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
• For å lære mer om CKAD, besøk: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å bruke Docker til å distribuere og administrere programvare som containere i stedet for som tradisjonell frittstående programvare.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Docker.
• Forstå og implementere programvarebeholderisering.
• Administrere Docker-baserte applikasjoner.
• Nettverk forskjellige Docker applikasjoner og systemer.
• Forstå og rediger Docker registre.

Lær hvordan du bygger, distribuerer og administrerer containeriserte miljøer ved hjelp av Docker, Kubernetes og OpenShift. Denne femdagers kurs med praktiske øvelser dekker containerbilder, Kubernetes-arbeidsbyrder, klusterettverk, lagring, sikkerhet, overvåking og praktisk OpenShift-administrasjon. Deltakerne tilegner seg ferdighetene som trengs for å drive moderne containerplattformer og feilsøke applikasjoner på tvers av utviklings- og produksjonsmiljøer.

I denne instruktørledede, live-treningen i Norge (på sted eller fjern) vil deltakerne lære hvordan de kan opprette og administrere Docker-containere, deretter deploye et eksempel på en applikasjon inne i en container. Deltakerne vil også lære hvordan de kan automatisere, skale og administrere deres containeriserte applikasjoner innenfor en Kubernetes-kluster. Til slutt går treningen over til mer avanserte emner, veiledende deltakerne gjennom prosessen med å sikre, skale og overvåke en Kubernetes-kluster.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Sette opp og kjøre en Docker-container.
• Deploye en containerisert server og webapplikasjon.
• Bygge og administrere Docker-bilder.
• Sette opp en Docker- og Kubernetes-kluster.
• Bruke Kubernetes til å deploye og administrere en klusteret webapplikasjon.
• Sikre, skale og overvåke en Kubernetes-kluster.

Kursmål: Oppnå teoretiske og operasjonelle kompetanser i Docker og Kubernetes.

GPU-akselerering er essensiell for å kjøre høy ytelse dyp læring arbeidsbelastninger på en skalerbar og effektiv måte.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller plassert) er rettet mot mellomnivå tekniske profesjonelle som ønsker å konfigurere, optimalisere og kjøre GPU-aktiverede AI arbeidsbelastninger inne i Docker-kontainer.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Bygge og kjøre GPU-aktiverede kontainer for trening og inferens.
• Konfigurere CUDA, drivere og kjøretidsbiblioteker for containeriserte AI-arbeidsflytter.
• Optimalisere ressursallokering og isolasjon for GPU-intensiv applikasjoner.
• Databehandle skalerbare, containeriserte dyp læringstjenester i produksjonsmiljøer.

Kursformat

• Interaktiv instruksjon støttet av eksempler fra virkeligheten.
• Øvelsesdrevet praksis fokusering på GPU-aktiveret utvikling.
• Hands-on implementering i et live-lab miljø.

Kursanpassningsmuligheter

• For tilpasset trening i overensstemmelse med din infrastruktur eller GPU-stack, vennligst kontakt oss for å ordne dette.

Hybrid AI-distribusjon er praksis for å kjøre AI-inferens over sky, lokalt og kantmiljøer ved hjelp av unifiserte containerbaserte arbeidsflyter.

Dette veiledningsbaserte, live-utdanningskurset (online eller på stedet) er rettet mot avansert nivå profesjonelle som ønsker å designe og distribuere distribuerte AI-inferenssystemer over heterogene miljøer.

Etter fullføring av dette kurs, vil deltakerne kunne:

• Bygge sikre og skalerbare containeriserte AI-tjenester for flerlokasjonsmiljøer.
• Distribuere AI-inferensarbeidsflyter til sky, lokale servere og kantenheter ved hjelp av Docker.
• Integrasjon av orchestrasjonsverktøy for å automatisere distribuerte AI-operasjoner.
• Optimalisering av inferensforførselstid, pålittighet og robusthet over ulike infrastruktur.

Kursform

• Veiledede presentasjoner og ekspertledet diskusjon.
• Omfattende håndig praksis og anvendte øvelser.
• Realverdige eksperimenter i en kontrollert live-lab oppsett.

Kursanpassingsmuligheter

• For tilpassede justeringer for å aligne dette kurset med organisasjonens infrastruktur eller brukstilfeller, vennligst kontakt oss for å tilpasse utdanningen.

Kubeflow er et open-source-plattform designet for å forenkle bygging, trening og distribusjon av maskinlæringsoppgaver på Kubernetes.

Dette instruktørbaserte, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot beginner- til mellomnivå profesjonelle som ønsker å bygge pålitelige ML-arbeidsflyter ved hjelp av Kubeflow.

Etter fullføring av denne treningen, vil deltakerne ha oppnådd ferdighetene til å:

• Navigere i Kubeflow-økosystemet og kjernekomponenter.
• Bygge gjentakelige arbeidsflyter med Kubeflow Pipelines.
• Kjøre skalerbare treningstasker på Kubernetes.
• Serve maskinlæringsmodeller effektivt ved hjelp av Kubeflow Serving.

Kursformat

• Veiledede presentasjoner og kolaborative diskusjoner.
• Hands-on lab med reelle Kubeflow-komponenter.
• Praktiske øvelser for å bygge end-to-end ML-arbeidsflyter.

Kursanpassningsalternativer

• Tilpassede versjoner av denne treningen kan arrangeres for å tilpasses teamets teknologistakk og prosjektbehov.

Dette undervisningsbaserte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å vurdere de tilgjengelige tiltakene og verktøy for å ta et intelligent beslutning om veien frem i adopsjonen av MLOps innenfor organisasjonen deres.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Instalere og konfigurere ulike MLOps-rammeverk og verktøy.
• Samle sammen det riktige teamet med de riktige ferdighetene for å bygge og støtte et MLOps-system.
• Forberede, validere og versjonere data for bruk av ML-modeller.
• Forstå komponentene i en ML-pipeline og de verktøyene som trengs for å bygge én.
• Eksperimentere med ulike maskinlæringsrammeverk og -servere for driftsetting til produksjon.
• Operationalisere hele prosessen for Maskinlæring slik at den er reproducerbar og vedlikeholdbar.

MLOps på Kubernetes er et rammeverk for automatisering av trening, validering, pakking og distribusjon av maskinlæringsmodeller ved hjelp av containeriserte pipelines og GitOps-arbeidsflyter.

Dette instruktørbaserte, live-treningen (online eller på lokasjon) er rettet mot mellomnivå-brukere som ønsker å bygge automatiserte, skalbare MLOps-pipelines på Kubernetes.

Etter fullført trening vil deltakerne være utrustet til å:

• Designe end-to-end CI/CD-pipelines for maskinlæring.
• Implementere GitOps-arbeidsflyter for modelldeploy og versjonskontroll.
• Automatisere trening, testing og pakking av ML-modeller.
• Integrasjon av overvåkning, varsling og rollback-strategier.

Kursformat

• Instruktørbaserte presentasjoner og tekniske dykk ned i detaljer.
• Håndson øvelser som bygger reelle CI/CD-arbeidsflyter.
• Live-lab praksis for å deploye ML-lastninger til Kubernetes.

Kursanpassningsalternativer

• Organisasjoner kan be om tilpasset innhold som er i overensstemmelse med deres interne MLOps-verktøy og infrastruktur.