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.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bygge, distribuere og administrere arbeidsflyter for maskinlæring på Kubernetes.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubeflow på stedet og i skyen ved å bruke AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Bygg, distribuer og administrer ML-arbeidsflyter basert på Docker containere og Kubernetes.
• Kjør hele maskinlæringspipelines på forskjellige arkitekturer og skymiljøer.
• Bruke Kubeflow til å skape og administrere Jupyter-notatbøker.
• Bygg ML-trening, justering av hyperparameter og betjening av arbeidsbelastninger på tvers av flere plattformer.

Dette instruktørførte, live-kurset i Norge (online eller plassert) er rettet mot ingeniører som ønsker å deploye maskinlæringslast til en AWS EC2 server.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurere Kubernetes, Kubeflow og andre nødvendige programvare på AWS.
• Bruk EKS (Elastic Kubernetes Service) for å forenkle initialiseringen av en Kubernetes-klynge på AWS.
• Opprette og deploye en Kubernetes-pipeline for automatisering og administrasjon av ML-modeller i produksjon.
• Trene og deploye TensorFlow-ML-modeller over flere GPUs og maskiner som kjører parallelt.
• Utnytte andre AWS-håndterte tjenester for å utvide en ML-applikasjon.

Dette instruktørførte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å distribuere maskinlæringoppgaver til Azure-clouden.

Etter denne treningen vil deltakerne kunne:

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.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bygge, distribuere og administrere arbeidsflyter for maskinlæring på Kubernetes.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubeflow på stedet og i skyen.
• Bygg, distribuer og administrer ML-arbeidsflyter basert på Docker containere og Kubernetes.
• Kjør hele maskinlæringspipelines på forskjellige arkitekturer og skymiljøer.
• Bruke Kubeflow til å skape og administrere Jupyter-notatbøker.
• Bygg ML-trening, justering av hyperparametere og betjening av arbeidsbelastninger på tvers av flere plattformer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å gå lenger enn å bygge ML-modeller og optimalisere ML-modelloppretting, sporing og distribusjonsprosessen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer MLflow og relaterte ML-biblioteker og rammeverk.
• Sett pris på viktigheten av sporbarhet, reproduserbarhet og distribusjon av en ML-modell
• Distribuer ML-modeller til forskjellige offentlige skyer, plattformer eller lokale servere.
• Skaler ML-implementeringsprosessen for å imøtekomme flere brukere som samarbeider om et prosjekt.
• Sett opp et sentralt register for å eksperimentere med, reprodusere og distribuere ML-modeller.

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.

Denne instruktørledede, live-opplæringskurset (online eller på sted) er rettet mot maskinlæringsingeniører som ønsker å bruke Azure Machine Learning og Azure DevOps til å fremme MLOps-praksis.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bygge gjentakbare arbeidsflyter og maskinlæringsmodeller.
• Håndtere maskinlæringsløyfen.
• Spore og rapportere modellversjonshistorikk, aktiva, og mer.
• Distribuere produksjonsklare maskinlæringsmodeller hvor som helst.

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.