Docker az MLOps számára: Teljes körű pipeline konténerizálás Képzés

Ez a szakértő által vezette élő tréning Magyarország (online vagy személyes jelenléttel) azoknak a mérnököknek szól, akik továbbfejleszteni szeretnének Docker-tudásukat, hogy nagyobb léptékben deployolhassák az alkalmazásaikat, miközben fenntartják a kontrollt.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Saját Docker-képek létrehozására.
• Nagy mennyiségű Docker-alapú alkalmazás telepítésére és kezelésére.
• Különböző konténer-orchestrációs megoldások értékelésére és a legalkalmasabb kiválasztására.
• Folyamatos integrációs folyamat beállítására Docker-alapú alkalmazásokhoz.
• Docker-alapú alkalmazások integrálására a meglévő folyamatos integrációs folyamatokba.
• Docker-alapú alkalmazásaik biztonságosítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Saját Docker image-eket készíteni.
• Nagyszámú Docker alkalmazást üzembe helyezni és kezelni.
• Különböző konténer orchestration megoldásokat értékelni és a legmegfelelőbbet kiválasztani.
• Folyamatos integrációs folyamatot beállítani Docker alkalmazásokhoz.
• Docker alkalmazásokat integrálni meglévő folyamatos integrációs eszközök folyamataival.
• Biztonságossá tenni Docker alkalmazásaikat.
• Kubernetes használatával különböző környezeteket üzembe helyezni és kezelni ugyanazon klaszter alatt.
• Kubernetes klasztert biztonságossá tenni, skálázni és monitorozni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű AI mérnökök és adattudósok számára készült, akik középszintű vagy fejlett tapasztalattal rendelkeznek, és szeretnék javítani a DeepSeek modellek teljesítményét, csökkenteni a késleltetést, és hatékonyan üzembe helyezni az AI megoldásokat modern MLOps gyakorlatok segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálni a DeepSeek modelleket hatékonyság, pontosság és skálázhatóság szempontjából.
• MLOps és modellverziókezelés legjobb gyakorlatainak implementálása.
• DeepSeek modellek üzembe helyezése felhőben és helyszíni infrastruktúrán.
• AI megoldások hatékony monitorozása, karbantartása és skálázása.

Ismerje meg, hogyan építhet, helyezhet üzembe és adminisztrálhat konténeres környezeteket Docker, Kubernetes és OpenShift használatával. Ez az ötnapos, gyakorlati képzés lefedi a konténerképeket, Kubernetes munkaterheléseket, klaszter hálózatokat, tárolót, biztonságot, monitorozást és gyakorlati OpenShift adminisztrációt. A résztvevők megszerezhetik a szükséges készségeket a modern konténer platformok működtetéséhez és az alkalmazások hibaelhárításához fejlesztési és üzemi környezetekben.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben Magyarország (helyszíni vagy távoktatásban), a résztvevők megtanulják, hogyan hozhatnak létre és kezelhetnek Docker tárolókat, majd hogyan helyezhetnek üzembe egy mintaalkalmazást egy tárolón belül. A résztvevők emellett megtanulják, hogyan automatizálhatják, skálázhatják és kezelhetik tárolóalapú alkalmazásaikat egy Kubernetes klaszteren belül. Végül a képzés haladóbb témákra is kiterjed, bemutatva a Kubernetes klaszter biztosításának, skálázásának és monitorozásának folyamatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Docker tároló beállítása és futtatása.
• Tárolóalapú szerver és webalkalmazás üzembe helyezése.
• Docker image-ek létrehozása és kezelése.
• Docker és Kubernetes klaszter beállítása.
• Kubernetes használata egy klaszterezett webalkalmazás üzembe helyezésére és kezelésére.
• Kubernetes klaszter biztosítása, skálázása és monitorozása.

Képzés céljai: Elméleti és gyakorlati készségek elsajátítása a Docker és Kubernetes területén.

Ez a oktatóvezetésű, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik Kubernetesben szeretnének gépi tanulási munkafolyamatokat készíteni, kiépíteni és kezelni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Kubeflow telepítésére és konfigurálására saját környezetben és a felhőben.
• Docker konténerekre és Kubernetesre épülő ML munkafolyamatok építésére, kiépítésére és kezelésére.
• Teljes gépi tanulási pipeline futtatására különböző architektúrákon és felhő-környezetekben.
• A Kubeflow használatára Jupyter notebookok létrehozásához és kezeléséhez.
• ML edzési, hiperparaméter-optimalizálási és szolgáltatási terhelések készítésére több platformon keresztül.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnék felmérni a ma elérhető megközelítéseket és eszközöket, hogy informált döntést hozhassanak az MLOps szervezeten belüli bevezetésének útjáról.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Különböző MLOps keretrendszerek és eszközök telepítésére és konfigurálására.
• A megfelelő készségekkel rendelkező csapat összeállítására egy MLOps rendszer felépítéséhez és támogatásához.
• Adatok előkészítésére, ellenőrzésére és verziókezelésére a gépi tanulási modellek számára.
• Az ML folyamat összetevőinek és az egy ilyen folyamat felépítéséhez szükséges eszközök megértésére.
• Különböző gépi tanulási keretrendszerek és szerverek kipróbálására a termelési környezetbe történő üzembe helyezéshez.
• A gépi tanulási folyamat teljes operacionalizálására, hogy az reprodukálható és karbantartható legyen.