MLOps a Kubernetes-en: CI/CD folyamatok gépi tanulási modellek számára Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a haladó szintű mesterségesintelligencia-mérnököknek és adattudósoknak szól, akik közép-haladó tapasztalattal rendelkeznek, akik szeretnék javítani DeepSeek a modell teljesítményét, minimalizálni a késleltetést és bevezetni az AI-t. megoldásokat hatékonyan a modern MLOps gyakorlatot alkalmazva.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálja az DeepSeek modelleket a hatékonyság, a pontosság és a méretezhetőség érdekében.
• Végezze el a MLOps és a modellverziók bevált gyakorlatait.
• Telepítsen DeepSeek modelleket a felhőben és a helyszíni infrastruktúrában.
• Az AI-megoldások hatékony nyomon követése, karbantartása és méretezése.

DO180 egy bevezető a konténerök, Kubernetes alapok és a Red Hat OpenShift platform koncepcióinak gyakorlati készségeire.

Ez az oktatóvezetéses, élő (online vagy helyszíni) képzés kezdő- és középfokú technikus szakembereket céloz, akik megtanulni szeretnék a konténer folyamatokat, Kubernetes primitíveket, és azt, hogyan lehet alkalmazásokat telepíteni és üzemeltetni az OpenShift platformon.

Ezen képzés végéig a résztvevők képesek lesznek:

• Konténerképek és regiszterek létrehozására és kezelésére a legjobb gyakorlatok alapján, amely a visszaállíthatóság és biztonság érdekében fontos.
• Podok, telepítések és szolgáltatások telepítésére és kezelésére az OpenShiftben.
• Az OpenShift funkcióinak használatára, például útvonalak, építési konfigurációk és a webkonzol használatára az alkalmazás szállításának egyszerűsítése érdekében.
• Állapotmentes munkaterhelések számára tartós tárolást, konfigurációs kezelést és titkosítási kezelést valósítanak meg.
• Alapvető biztonsági, RBAC és monitorozási gyakorlatokat alkalmaznak, hogy egészséges klusztereket és alkalmazásokat karbantartsanak.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Napi élő OpenShift környezeti gyakorlati laborok.
• Scenario-driven gyakorlatok és hibaellenőrzési műhelyek.

A képzés testreszabási lehetőségek

• A képzés testreszabásához kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbízáshoz.

Ez az oktató program (online vagy helyszíni) a szakember vezetésével, és kifejezetten azon mérnököknek szól, akik Helm használatával szeretné egyszerűsíteni Kubernetes-alkalmazások telepítését és kezelését.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Helm telepítésére és konfigurálására.
• Ismételhető Kubernetes-alkalmazások létrehozására.
• Alkalmazások megosztására Helm charts formátumban.
• Harmadik féltől származó alkalmazások futtatására, melyek Helm charts formátumban vannak elmentve.
• Helm csomagok kiadásainak kezelésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének kiépíteni, telepíteni és kezelni a Kubernetes webhelyen.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja az Kubeflow-et a helyszínen és a felhőben az AWS EKS (Elastic Kubernetes szolgáltatás) segítségével.
• ML munkafolyamatok létrehozása, üzembe helyezése és kezelése Docker tárolók és Kubernetes alapján.
• Futtasson teljes gépi tanulási folyamatot különféle architektúrákon és felhőkörnyezeteken.
• Az Kubeflow használata Jupyter notebookok létrehozásához és kezeléséhez.
• Építsen ML képzést, hiperparaméter-hangolást, és szolgálja ki a munkaterheléseket több platformon.

Ez az oktatók által vezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) olyan mérnököket cézsol, akik szeretnének gépi tanulási feladatokat az AWS EC2 szerverre központilag telepíteni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és beállítani a Kubernetes, Kubeflow és más szükséges szoftvereket az AWS-n.
• Használni az EKS (Elastic Kubernetes Service)-t az AWS-on futó Kubernetes fürt kezdeményezésének egyszerűsítésére.
• Létrehozni és központilag telepíteni egy Kubernetes folyamatot a gépi tanulási modellek éles környezetben való automatizálására és kezelésére.
• Tanítani és központilag telepíteni TensorFlow ML modelleket több GPU és párhuzamosan működő gépek között.
• Kiterjeszteni egy ML alkalmazást más AWS felügyelt szolgáltatások segítségével.

Ez az instruktor vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) olyan mérnököknek szól, akik a gépi tanulási feladatokat szeretnék üzembe helyezni az Azure felhőben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és beállítani a Kubernetes, Kubeflow és más szükséges szoftvereket az Azure-on.
• Azure Kubernetes Service (AKS) használattal egyszerűsíteni a Kubernetes fürt inicializálásának munkáját az Azure-on.
• Kubernetes folyamatot készíteni és üzembe helyezni a gépi tanulási modell automatizálásához és kezeléséhez a termelésben.
• TensorFlow gépi tanulási modelleket telepíteni és üzembe helyezni több GPU és párhuzamosan futó gépen.
• Más AWS felügyelt szolgáltatásokat használni a gépi tanulási alkalmazás kiterjesztéséhez.

A Kubeflow egy nyílt forráskódú platform, amely célja a gépi tanulási feladatok építése, tanítása és üzembe helyezése a Kubernetes-en történő folyamatosság növelése.

Ez az oktató útmutató (online vagy személyes) kezdő és középhalon járó szaktudósokra vonatkozik, akik megbízható ML folyamatokat szeretnének létrehozni a Kubeflow használatával.

Az oktatás befejezésével az résztvevők megismerkednek:

• A Kubeflow ökoszisztémájának és alapvető komponenseinek áttekintése.
• Reproducálható folyamatok építése a Kubeflow Pipelines segítségével.
• Skálázható tanítási feladatok futtatása Kubernetes-en.
• Gépi tanulási modellek hatékony szolgáltatása a Kubeflow Serving használatával.

Kurzus formátuma

• Útmutató prezentációk és együttműködőbeszélések.
• Kézi laborok valós Kubeflow komponensekkel.
• Gyakorlati feladatok, hogy end-to-end ML folyamatokat építsenek.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Testreszabott verziókat kérhet a csapat technológiai stackje és projektigényeihez igazítva.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének kiépíteni, telepíteni és kezelni a Kubernetes webhelyen.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja az Kubeflow-et a helyszínen és a felhőben.
• ML munkafolyamatok létrehozása, üzembe helyezése és kezelése Docker tárolók és Kubernetes alapján.
• Futtasson teljes gépi tanulási folyamatot különféle architektúrákon és felhőkörnyezeteken.
• Az Kubeflow használata Jupyter notebookok létrehozásához és kezeléséhez.
• Építsen ML képzést, hiperparaméter-hangolást, és szolgálja ki a munkaterheléseket több platformon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő- és középszintű szoftverfejlesztőknek és DevOps szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan kell helyi Kubernetes környezetet beállítani és kezelni Minikube.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Minikube-t a helyi gépükön.
• Ismerje meg az Kubernetes alapfogalmait és felépítését.
• Telepítse és kezelje a tárolókat a kubectl és a Minikube irányítópult segítségével.
• Állandó tárolási és hálózati megoldások beállítása a Kubernetes számára.
• Használja a Minikube-ot alkalmazások fejlesztésére, tesztelésére és hibakeresésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és DevOps mérnököknek szól, akik a Minikube-ot fejlesztési munkafolyamataik részeként szeretnék használni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Helyi Kubernetes környezet beállítása és kezelése a Minikube segítségével.
• Ismerje meg, hogyan telepíthet, kezelhet és hibakereshet alkalmazásokat a Minikube-on.
• Integrálja a Minikube-t a folyamatos integrációs és telepítési folyamatokba.
• Optimalizálja fejlesztési folyamatukat a Minikube speciális funkcióival.
• Alkalmazza a legjobb gyakorlatokat a helyi Kubernetes fejlesztéshez.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak az adattudósoknak szól, akik túl szeretnének menni az ML-modellek építésén, és optimalizálni szeretnék az ML-modell létrehozási, nyomon követési és telepítési folyamatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a MLflow-t és a kapcsolódó ML könyvtárakat és keretrendszereket.
• Értékelje az ML modell nyomon követhetőségének, reprodukálhatóságának és telepíthetőségének fontosságát
• Telepítsen ML modelleket különböző nyilvános felhőkre, platformokra vagy helyszíni kiszolgálókra.
• Méretezheti az ML-telepítési folyamatot, hogy több felhasználó is alkalmazkodjon egy projekten.
• Állítson be egy központi nyilvántartást az ML-modellek kísérletezéséhez, reprodukálásához és üzembe helyezéséhez.

Ez az interaktív, elektromos vagy személmezeti oktatás Magyarország (online vagy helyszínen) olyan mérnökök számára készült, akik értékelni szeretnének a rendelkezésre álló megoldásokat és eszközöket, hogy intelligens döntést hozzanak az MLOps alkalmazásának útjáról a szervezetükben.

Az oktatás végére a résztvevők képesek lesznek:

• Különböző MLOps keretrendszerek és eszközök telepítésére és konfigurálására.
• Olyan csapat összeállítása, amelynek megfelelő a készségek egy MLOps rendszer építéséhez és támogatásához.
• Adatok előkészítése, érvényesítése és verziószámozása a gépi tanulási modellek számára.
• Az ML folyamat alapjainak megismerése és az ezekhez szükséges eszközök felépítésének megértése.
• Különböző gépi tanulási keretrendszerek és kiszolgálók kipróbálása az éles környezetbe való üzembe helyezésre.
• A teljes gépi tanulási folyamat operacionalizálása, hogy reprodukálható és karbantartandó legyen.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azokon a gépi tanulási mérnökökre célozik, akik az Azure Machine Learning és Azure DevOps használatával szeretnék az MLOps gyakorlatokat elősegíteni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Ismétlődő munkafolyamatokat és gépi tanulási modelleket építeni.
• Kezelni a gépi tanulás élettartamát.
• Nyomon követni és jelenteni a modell verziótörténetet, erőforrásokat és többet.
• Production-ready gépi tanulási modelleket telepíteni bármelyik helyre.