MLOps på Kubernetes: CI/CD-piper for maskininlæring Treningskurs

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.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot avanserte plattformingeniører og DevOps fagfolk som ønsker å mestre skaleringsapplikasjoner ved hjelp av mikrotjenester og Kubernetes.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Design og implementer skalerbare mikrotjenester-arkitekturer.
• Distribuer og administrer applikasjoner på Kubernetes klynger.
• Bruk Helm diagrammer for effektiv tjenestedistribusjon.
• Overvåke og opprettholde helsen til mikrotjenester i produksjon.
• Bruk beste praksis for sikkerhet og samsvar i et Kubernetes miljø.

Denne instruksjonsledde, liveopplæringen i Norge (online eller på plass) er rettet mot Kubernetes-utøvere som ønsker å forberede seg til CKS-eksamenen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne vite hvordan de sikrer Kubernetes-miljøer og containerbaserte applikasjoner gjennom de ulike fasene i en applikasjons livssyklus: bygging, implementering og kjøre tid.

Dette 7 dagers programmet gir en omfattende, praktisk reise inn i design, distribusjon og drift av cloud-native-applikasjoner ved bruk av moderne DevOps-praksiser.

Deltakerne vil utforske hvordan man designer skalerbare mikrotjeneste-arkitekturer, optimaliserer container-miljøer og administrerer produksjonsarbeidsbelastninger med Kubernetes. Kurset dekker avanserte distribusjonsstrategier, GitOps-basert automatisering og observabilitetspraksiser for å sikre systempålitelighet og ytelse.

Det legges stor vekt på operative utfordringer i virkeligheten, inkludert hendelseshåndtering, feil-simulering og rotårsaksanalyse. Programmet avsluttes med bruk av AI-drevne verktøy for å støtte feilsøking og akselerere operative beslutninger.

Ved slutten av opplæringen vil deltakerne ha en klar forståelse av hvordan man bygger, distribuerer, overvåker og vedlikeholder motstandsdyktige distribuerte systemer i et Kubernetes-basert miljø.

Dette instruktørlidte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å bruke Helm for å forenkle prosessen med å installere og administrere Kubernetes-applikasjoner.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere Helm.
• Opprette gjentakelige build-prosesser for Kubernetes-applikasjoner.
• Deltake applikasjoner som Helm-charts.
• Køre tredjepartapplikasjoner lagret som Helm-charts.
• Administrere utgivelser av Helm-pakker.

Dette instruktørdrevne, live-utdanningstilbudet i Norge (online eller på stasjon) retter seg til utviklere og dataforskere som ønsker å bygge, distribuere og administrere maskinlæringsarbeidsflyter på Kubernetes.

Etter å ha gjennomført denne utdanningen skal deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere Kubeflow lokalt (on-premise) og i skyen.
• Bygge, distribuere og administrere ML-arbeidsflyter basert på Docker-containere og Kubernetes.
• Kjøre hele maskinlæringsrørledninger på ulike arkitekturer og skymiljøer.
• Bruke Kubeflow til å opprette og administrere Jupyter-notebooks.
• Bygge ML-trening, hyperparameter-optimering og serving-arbeidsbelastninger over flere plattformer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot programvareutviklere på nybegynnernivå til mellomnivå og DevOps fagfolk som ønsker å lære å sette opp og administrere et lokalt Kubernetes miljø ved å bruke Minikube.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Minikube på deres lokale maskin.
• Forstå de grunnleggende konseptene og arkitekturen til Kubernetes.
• Distribuer og administrer containere ved å bruke kubectl og Minikube-dashbordet.
• Konfigurer vedvarende lagrings- og nettverksløsninger for Kubernetes.
• Bruk Minikube til å utvikle, teste og feilsøke applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå og DevOps ingeniører som ønsker å bruke Minikube som en del av utviklingsarbeidsflyten deres.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp og administrer et lokalt Kubernetes miljø ved hjelp av Minikube.
• Forstå hvordan du distribuerer, administrerer og feilsøker applikasjoner på Minikube.
• Integrer Minikube i deres kontinuerlige integrerings- og distribusjonsrørledninger.
• Optimaliser utviklingsprosessen deres ved å bruke Minikubes avanserte funksjoner.
• Bruk beste praksis for lokal Kubernetes utvikling.

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.