MLOps on Kubernetes: CI/CD folyamatok gépi tanuláshoz Képzés

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű platformmérnökök és DevOps szakemberek számára készült, akik szeretnék elsajátítani az alkalmazások skálázását microservices és Kubernetes segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Skálázható microservices architektúrák tervezésére és megvalósítására.
• Alkalmazások üzembe helyezésére és kezelésére Kubernetes klasztereken.
• Helm chartok használatára a szolgáltatások hatékony üzembe helyezéséhez.
• A microservices állapotának monitorozására és karbantartására éles környezetben.
• Biztonsági és megfelelőségi ajánlott gyakorlatok alkalmazására Kubernetes környezetben.

A Kubernetes egy konténer-orchestrációs platform, amely széles körben használatos a nagy léptékű elosztott alkalmazások kezelésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik AI és gépi tanulási technikákat szeretnének alkalmazni a Kubernetes erőforrás-használat, ütemezési döntések és automatikus skálázási stratégiák optimalizálására.

A program elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• AI/ML modellek alkalmazása a Kubernetes munkaterhelés-ütemezési döntések javítására.
• Prediktív elemzések használata a CPU, GPU és memória kiosztás optimalizálására.
• Intelligens automatikus skálázás implementálása megerősítő tanulás és metrika-előrejelzés segítségével.
• Infrastruktúra költségek és késések csökkentése automatizált erőforrás-optimalizálással.

A képzés formátuma

• Oktató által vezetett technikai előadások és mélyreható megbeszélések.
• Gyakorlati laborok valós Kubernetes klaszterek használatával.
• Gyakorlati feladatok AI modellek alkalmazásával valós működési forgatókönyvekben.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• A képzés testreszabásához a platform beállítások vagy működési követelmények alapján kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A Certified Kubernetes Administrator (CKA) programot a Linux Foundation és a Cloud Native Computing Foundation (CNCF) hozta létre.

A Kubernetes manapság a vezető platform a konténerek orchestrationjéhez.

A NobleProg 2015 óta kínál Docker & Kubernetes képzéseket. Több mint 360 sikeresen lezárt képzési projekttel a konténerizáció területén az egyik legismertebb képzővállalkozássá váltunk világszerte.

2019 óta segítünk ügyfeleinknek a k8s környezetben nyújtott teljesítményük megerősítésében, felkészítve és bátorítva őket a CKA és CKAD vizsgák letételére.

Ez az oktatóvezetésű, élő képzés (online vagy helyszíni) rendszergazdáknak, Kubernetes felhasználóknak szól, akik szeretnék tudásukat megerősíteni a CKA vizsga letételével.

Ezzel párhuzamosan a képzés a Kubernetes adminisztráció gyakorlati tapasztalatszerzésére is összpontosít, ezért ajánljuk a részvételt akkor is, ha nem tervezel CKA vizsgát tenni.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha egy testreszabott képzést szeretnél kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépj kapcsolatba velünk.
• További információért a CKA tanúsítvánnyal kapcsolatban, kérjük, látogasd meg a következő oldalt: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

A Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) programot a Linux Foundation és a Cloud Native Computing Foundation (CNCF), a Kubernetes házigazdája fejlesztette ki.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék megerősíteni készségeiket a felhőalapú alkalmazások tervezésében, építésében, konfigurálásában és közzétételében Kubernetes környezetben.

Ugyanakkor a képzés a Kubernetes alkalmazásfejlesztés gyakorlati tapasztalatainak megszerzésére is összpontosít, ezért ajánljuk a részvételt, még akkor is, ha nem szándékozik CKAD vizsgát tenni.

A NobleProg 2015 óta nyújt Docker és Kubernetes képzéseket. Több mint 360 sikeresen lezárt képzési projekttel az országok egyik legismertebb képzővállalatává váltunk a konténerizáció területén. 2019 óta segítjük ügyfeleinket abban is, hogy igazolják teljesítményüket a k8s környezetben, felkészítve és bátorítva őket a CKA és CKAD vizsgák letételére.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.
• További információkért a CKAD-ról, kérjük, látogasson el ide: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a Kubernetes szakembereknek szól, akik szeretnének felkészülni a CKS vizsgára.

A képzés végére a résztvevők megtanulják, hogyan biztosíthatják a Kubernetes környezeteket és a konténeralapú alkalmazásokat az alkalmazás életciklusának különböző szakaszaiban: fejlesztés, telepítés és futási idő.

Ez a 7 napos program átfogó, gyakorlati bevezetést nyújt a felhőalapú alkalmazások tervezésébe, üzembe helyezésébe és működtetésébe modern DevOps gyakorlatok segítségével.

A résztvevők megismerhetik, hogyan tervezhetnek skálázható mikroszolgáltatás architektúrákat, optimalizálhatják a konténer környezeteket, és kezelhetik a termelési terheléseket Kubernetes segítségével. A kurzus magában foglalja a fejlett üzembehelyezési stratégiákat, GitOps-alapú automatizálást, valamint a megfigyelési gyakorlatokat a rendszer megbízhatóságának és teljesítményének biztosításához.

Kiemelt figyelmet kapnak a valós üzemi kihívások, beleértve az incidenskezelést, a hibaszimulációt és a gyökér ok elemzést. A program mesterséges intelligenciát használó eszközök bemutatásával zárul, amelyek segítenek a hibakeresésben és gyorsítják az üzemi döntéshozatalt.

A képzés végére a résztvevők világosan megértik, hogyan építhetnek, helyezhetnek üzembe, figyelhetnek és karbantarthatnak rugalmas elosztott rendszereket Kubernetes-alapú környezetben.

A Docker egy konténeresítési platform, amely reprodukálható, hordozható és skálázható környezetek létrehozására szolgál ML rendszerekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakemberek számára készült, akik a Docker segítségével szeretnék konténeresíteni és üzembe helyezni teljes ML folyamatokat.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• ML képzési, validációs és következtetési munkaterhelések konténeresítése.
• Végpontok közötti ML folyamatok tervezése és koordinálása Docker és támogató eszközök segítségével.
• Verziókövetés, reprodukálhatóság és CI/CD megvalósítása ML komponensekhez.
• ML szolgáltatások üzembe helyezése, monitorozása és skálázása konténeresített környezetekben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadások gyakorlati bemutatókkal kiegészítve.
• Gyakorlati feladatok valós ML folyamat komponensek építésére fókuszálva.
• Élő laboratóriumi implementációk a végpontok közötti konténeresített munkafolyamatokhoz.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Az egyedi igényekhez igazított képzés érdekében kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a lehetőségek megbeszéléséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnék a Helm használatával egyszerűsíteni a Kubernetes alkalmazások telepítését és kezelését.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Helm telepítése és konfigurálása.
• Reprodukálható Kubernetes alkalmazások létrehozása.
• Alkalmazások megosztása Helm chartok formájában.
• Harmadik féltől származó alkalmazások futtatása Helm chartokként mentve.
• Helm csomagok kiadásainak kezelése.

A Kubeflow egy nyílt forráskódú platform, amely a gépi tanulási munkaterhelések építését, tanítását és üzembe helyezését egyszerűsíti a Kubernetes-en.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szakembereknek szól, akik megbízható ML munkafolyamatokat szeretnének létrehozni a Kubeflow segítségével.

A képzés elvégzése után a résztvevők a következő készségekre tesznek szert:

• Navigálás a Kubeflow ökoszisztémában és az alapvető komponensekben.
• Reprodukálható munkafolyamatok készítése a Kubeflow Pipelines segítségével.
• Skálázható tanítási feladatok futtatása a Kubernetes-en.
• Hatékony gépi tanulási modellek kiszolgálása a Kubeflow Serving segítségével.

A képzés formátuma

• Irányított előadások és együttműködő viták.
• Gyakorlati laborok valós Kubeflow komponensekkel.
• Gyakorlati feladatok a végpontok közötti ML munkafolyamatok építéséhez.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott változatai készíthetők, hogy megfeleljenek a csapat technológiai veremének és projektkövetelményeinek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szoftverfejlesztők és DevOps szakemberek számára készült, akik szeretnének megtanulni, hogyan állíthatnak be és kezelhetnek egy helyi Kubernetes környezetet a Minikube segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A Minikube telepítésére és konfigurálására a saját gépen.
• A Kubernetes alapvető fogalmainak és architektúrájának megértésére.
• Tárolók üzembe helyezésére és kezelésére a kubectl és a Minikube irányítópult segítségével.
• Állandó tárhely és hálózati megoldások beállítására a Kubernetes számára.
• A Minikube használatára alkalmazások fejlesztéséhez, teszteléséhez és hibakereséséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés <helyszínen> (online vagy helyszíni) középhaladó szintű fejlesztőknek és DevOps mérnököknek szól, akik szeretnék a Minikube-et használni a fejlesztési folyamatuk részeként.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Helyi Kubernetes környezet beállítására és kezelésére a Minikube segítségével.
• Megérteni, hogyan lehet alkalmazásokat telepíteni, kezelni és hibakeresni a Minikube-en.
• A Minikube integrálására a folyamatos integrációs és üzembehelyezési folyamataikba.
• A fejlesztési folyamat optimalizálására a Minikube haladó funkcióinak használatával.
• Helyi Kubernetes fejlesztésre vonatkozó ajánlott eljárások alkalmazására.

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.