CI/CD pro AI: Automatizace Dockerových sestav a nasazení modelů Počítačový Kurz
CI/CD pro AI je strukturovaný přístup k automatizaci balení, testování, kontejnerizace a nasazení modelů pomocí procesů spojených s kontinuální integrací a kontinuálním doručováním (CI/CD).
Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým odborníkům, kteří se chtějí naučit automatizovat end-to-end pracovní postupy doručování AI modelů pomocí Docker a CI/CD platforem.
Na konci školení budou účastníci schopni:
- Vytvářet automatizované kanály pro sestavování a testování kontejnerů AI modelů.
- Implementovat řízení verzí a reprodukovatelnost životního cyklu modelů.
- Integrovat automatizované strategie nasazení pro AI služby.
- Aplikovat nejlepší praktiky CI/CD upravené k operacím strojového učení (MLOps).
Formát kurzu
- Prezentace a technická diskuse vedená instruktorem.
- Praktické laboratoře a cvičení s praktickou implementací.
- Realistické simulace CI/CD pracovních postupů v kontrolovaném prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pokud vaše organizace požaduje přizpůsobené pracovní postupy kanálů nebo integrace s platformami, kontaktujte nás pro úpravu tohoto kurzu.
Návrh Školení
Úvod do CI/CD pro pracovní postupy AI
- Unikátní výzvy při doručování kanálů modelů AI
- Porovnání tradičních procesů DevOps a MLOps
- Základní komponenty automatizovaného nasazení modelů
Kontejnerizace AI modelů s Dockerem
- Návrh efektivních Dockerfile pro ML inferenci
- Správa závislostí a artefaktů modelu
- Vytváření bezpečných a optimalizovaných obrázků
Nastavení kanálů CI/CD
- Možnosti nástrojů CI/CD a jejich ekosystémy
- Vytváření kanálů pro automatizované balení modelů
- Ověřování kanálů pomocí automatizovaných kontrol
Testování AI modelů v CI
- Automatizace kontrol integrity dat
- Jediné a integrační testy pro služby modelu
- Ověřování výkonu a regrese
Automatizované nasazení Dockerových AI služeb
- Nasazování kontejnerů AI do cloudu
- Implementace blue-green a canary rolloutů
- Strategie reverzního nasazení v případě selhání
Správa verzí a artefaktů modelů
- Použití registřů pro řízení verzí modelů a kontejnerů
- Označování, podepisování a povyšování obrázků
- Koordinace aktualizací modelů napříč službami
Monitorování a pozorovatelnost v CI/CD pro AI
- Sledování výkonu kanálů a modelů
- Alarmování při selhání sestavení nebo driftu modelu
- Trasování inferenčního chování napříč prostředími
Měření CI/CD kanálů pro AI systémy
- Paralelizace sestavování pro velké modely
- Optimalizace výpočetních a úložných prostředků
- Integrace distribuovaných a vzdálených běhačů (runners)
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Chápání životního cyklu modelů strojového učení
- Zkušenosti s kontejnerizací Dockeru
- Osměná s koncepty a pracovními postupy CI/CD
Účastníci
- DevOps inženýři
- MLOps týmy
- AI-ops inženýři
Veřejné školení vyžaduje minimálně 5 účastníků.
CI/CD pro AI: Automatizace Dockerových sestav a nasazení modelů Počítačový Kurz - Rezervace
CI/CD pro AI: Automatizace Dockerových sestav a nasazení modelů Počítačový Kurz - Dotaz
CI/CD pro AI: Automatizace Dockerových sestav a nasazení modelů - Dotaz ohledně konzultace
Dotaz ohledně konzultace
Nadcházející kurzy
Související kurzy
AI-Driven Deployment Orchestration & Auto-Rollback
14 hodinyAI řízená orchestrace nasazení je přístup, který využívá strojové učení a automatizaci k vedení strategií nasazení, detekci anomálií a spouštění automatického vrácení zpět, pokud je to potřeba.
Tuto školení prováděná instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na odborníky střední úrovně, kteří chtějí optimalizovat nasazení s využitím AI řízeného rozhodování a schopností odolávání problémům.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Implementovat AI podporované strategie nasazení pro bezpečnější nasazení.
- Předpovídat rizika nasazení pomocí poznatků získaných strojovým učením.
- Integrace automatizovaných pracovních postupů pro vrácení zpět na základě detekce anomálií.
- Zlepšit možnosti pozorování k podpoře inteligentní orchestrace.
Formát kurzu
- Demonstrace prováděná instruktorem s hlubokými technickými vysvětleními.
- Praktické scénáře zaměřené na experimentování s nasazením.
- Příklady laboratoří simulující skutečné výzvy při orchestraci.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Přizpůsobené integrace, podpora toolchainu nebo zarovnání pracovních postupů mohou být domluveny po žádosti.
AI pro DevOps: Integrace inteligence do CI/CD potoků
14 hodinyAI pro DevOps je aplikací umělé inteligence, která posiluje kontinuální integraci, testování, nasazování a dodávání procesy inteligentní automatizací a optimalizačními technikami.
Tato vedená školení (online nebo na místě) je určena DevOps profesionálům střední úrovně, kteří se chtějí do svých CI/CD potoků začlenit umělou inteligenci a strojové učení, aby zlepšili rychlost, přesnost a kvalitu.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Do CI/CD pracovních postupů začlenit AI nástroje pro inteligentní automatizaci.
- Používat AI-založené testování, analýzu kódu a detekci dopadu změn.
- Optimalizovat strategie sestavování a nasazování pomocí prediktivních vyzkoumávání.
- Implementovat trasovatelnost a kontinuální zlepšování pomocí AI-zlepšených zpětných vazeb.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Mnoho cvičení a praktické praxe.
- Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro požadavek na přizpůsobené školení se prosím obraťte na nás, abychom to uspořádali.
Základy AIOps – certifikované školení
14 hodinyAIOps je rychle se vyvíjející oblast, která řeší potřeby moderních a komplexních IT prostředí - zejména těch působících v cloudu. Kurs Základy AIOps nabízí celkový přehled konceptů, technologií a praxe související s použitím umělé inteligence ve správě IT operací.
Program zahrnuje pozadí AIOps, jeho základní principy, nástroje a organizační výzvy, které čelí týmy IT při přijetí těchto přístupů.
Školení končí zkouškou. Úspěšné absolvování zkušebního testu uděluje globálně uznávanou certifikaci Základy AIOps, která je platná tři roky.
Kdo je kurz určen?
Tento kurz je navržen pro profesionály a manažeře zapojené v:
IT operacích
DevOps a Site Reliability Engineering (SRE)
Cloudu architektuře
Analýze dat a Data Science
Vývoji software
IT bezpečnosti
Manažování produktů a projektů
AIOps v praxi: Predikce incidentů a automatizace odhalování hlavní příčiny
14 hodinyAIOps (Umělá inteligence pro IT operace) se stále více používá k predikci incidentů dříve, než nastanou, a k automatizaci analýzy hlavní příčiny (RCA), aby bylo minimalizováno vypadení systému a urychlena řešení.
Tato vedená školení (online nebo na místě) je zaměřena na pokročilé IT profesionály, kteří chtějí implementovat prediktivní analýzu, automatizaci řešení a navrhování inteligentních pracovních postupů RCA pomocí nástrojů AIOps a modelů strojového učení.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Vytvářet a trénovat modely strojového učení k detekci vzorců vedoucích ke selhání systému.
- Automatizovat pracovní postupy RCA na základě korelace dat ze záznamů a metrik z více zdrojů.
- Integrovat procesy upozorňování a řešení do stávajících platform.
- Nasazovat a škálovat inteligentní potoky AIOps v produkčních prostředích.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Mnoho cvičení a praxe.
- Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz se prosím obraťte k nám, abychom to zařídili.
AIOps Fundamentals: Monitoring, Correlation, and Intelligent Alerting
14 hodinyAIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) je praktika, která aplikuje strojové učení a analýzy k automatizaci a zlepšení IT operací, zejména v oblastech monitoringu, detekce incidentů a reakcí.
Toto instruktorem vedeno živé školení (online nebo na místě) je zaměřené na profesionály IT operací střední úrovně, kteří chtějí implementovat techniky AIOps ke korelaci metrik a logů, snížení počtu upozornění a zlepšení pozorovatelnosti prostřednictvím inteligentní automatizace.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Chápat principy a architekturu platform AIOps.
- Korelaci dat napříč logy, metrikami a trasováním k identifikaci kořených příčin.
- Snížení vyčerpanosti z upozornění prostřednictvím inteligentního filtrování a tlumení šumu.
- Použití open-source nebo komerčních nástrojů k automatizaci monitorování a reakcí na incidenty.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Spousta cvičení a praktické práce.
- Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pokud se chcete domluvit na přizpůsobeném školení pro tento kurz, kontaktujte nás.
Vytváření AIOps Pipeliny s Otevřenými Zdrojovými Nástroji
14 hodinyPipeline AIOps, postavená pouze z otevřených zdrojových nástrojů, umožňuje týmům navrhnout efektivní a flexibilní řešení pro sledovatelnost, detekci anomálií a inteligentní varování v produkčních prostředích.
Tato instruktorské vedená živá školení (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé inženýry, kteří chtějí vybudovat a nasadit celoobrázkovou AIOps pipeline pomocí nástrojů jako jsou Prometheus, ELK, Grafana a vlastní ML modely.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Návrh architektury AIOps pouze z komponent s otevřenými zdroji.
- Shromažďovat a normalizovat data ze záznamů, metrik a tras.
- Použít ML modely k detekci anomálií a predikci incidentů.
- Automatizovat varování a remediaci pomocí otevřených nástrojů.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Mnoho cvičení a praxe.
- Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro žádost o individualizované školení pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvte si to.
AI-empowerované generování testů a predikce pokrytí
14 hodinyAI-empowerované generování testů je soubor technik a nástrojů, které automatizují vytváření testovacích případů a predikci testovacích mezery pomocí strojového učení.
Tuto vedenou instruktorem živou školení (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí aplikovat AI techniky k automatickému generování testů a predikci oblastí nedostatečného pokrytí.
Po absolvování tohoto workshopu budou účastníci připraveni:
- Využívat AI modely pro generování efektivních unit, integračních a end-to-end testovacích scénářů.
- Analyzovat kódové základy pomocí strojového učení pro detekci potenciálních pokryvacích slepých míst.
- Integrovat AI-empowerované generování testů do CI/CD pracovních postupů.
- Optimalizovat testovací strategie na základě prediktivní analýzy selhání.
Formát kurzu
- Vedene technické přednášky podporované expertními poznatky.
- Praktické seance na bázi scénářů a praktické cvičení.
- Aplikovaný experiment v kontrolovaném testovacím prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pokud potřebujete toto školení přizpůsobit vaší toolchain nebo pracovním postupům, obraťte se na nás pro uspořádání.
AI-Powered QA Automation in CI/CD
14 hodinyAI podporovaná automatizace kvalitního ověřování (QA) posiluje tradiční testování generováním chytrých testovacích případů, optimalizací regresní pokrytí a integrací inteligentních kontrolních bran do CI/CD potoků pro škálovatelnou a spolehlivou dodávku softwaru.
Tuto vedenou instruktorem, živou školení (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým profesionálům QA a DevOps, kteří chtějí aplikovat AI nástroje pro automatizaci a škálování kvalitního ověřování v pracovních postupech spojených s kontinuální integrací a nasazením.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Generovat, prioritizovat a udržovat testy pomocí AI podporovaných automatizačních platform.
- Integrovat inteligentní kontrolovací body do CI/CD potoků pro prevenci regresí.
- Používat AI pro explorativní testování, predikci vad a analýzu nestabilit v testech.
- Optimalizovat dobu trvání a pokrytí testů ve rychle se měnících agilních projektech.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Mnoho cvičení a praktické práce.
- Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro požadavek na přizpůsobené školení se nás, prosím, obraťte na úpravu.
Continuous Compliance with AI: Governance in CI/CD
14 hodinyMonitorování compliance podporované umělou inteligencí je disciplina, která aplikuje inteligentní automatizaci na detekci, vymáhání a ověřování požadavků politik přes celý životní cyklus dodávání softwaru.
Tuto instruktor-vedenou řídkou školení (online nebo na místě) je zaměřeno na profesionály střední úrovně, kteří si přejí integrovat ovládací prvky compliance podporované AI do svých CI/CD kanálů.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci vybaveni schopnostmi:
- Aplikovat kontrolní body založené na AI k identifikaci mezer v compliance během sestavování softwaru.
- Používat inteligentní politické enginy k prosazování regulačních, bezpečnostních a licenčních standardů.
- Detekovat automaticky změny konfigurace a odchylky.
- Vkládat reálnou dobou hlášení o compliance do pracovních postupů dodávání.
Formát kurzu
- Instruktor-vedené prezentace podporované praktickými příklady.
- Praktické cvičení zaměřená na reálné scénáře compliance v CI/CD.
- Aplikace experimentů v kontrolovaném prostředí DevSecOps laboratoře.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pokud vaše organizace vyžaduje přizpůsobené integrace compliance, kontaktujte nás pro úpravu.
GitHub Copilot pro automatizaci DevOps a produktnost
14 hodinyGitHub Copilot je AI podporovaný asistent kódu, který pomáhá s automatizací vývojových úkolů, včetně operací DevOps, jako je psaní YAML konfigurací, GitHub Actions a skriptů nasazení.
Toto vedené školení (online nebo na místě) je určené začínajícím až středně pokročilým profesionálům, kteří chtějí použít GitHub Copilot pro optimalizaci úkolů DevOps, zlepšení automatizace a zvýšení produktnosti.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Používat GitHub Copilot k podpoře shell skriptů, konfigurací a CI/CD pipeline.
- Využívat AI doplňování kódu v YAML souborech a GitHub Actions.
- Zrychlit testovací, nasadění a automatizační pracovní postupy.
- Používat Copilot odpovědně s pochopením omezení AI a osvědčených postupů.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Spousta cvičení a praxe.
- Praktické implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás k uspořádání.
DevSecOps with AI: Automating Security in the Pipeline
14 hodinyDevSecOps s využitím umělé inteligence je praxe integrace umělé inteligence do CI/CD pipeline pro proaktivní detekci chvatidel, zavedení bezpečnostních politik a automatizaci reakčních akcí po celém životním cyklu dodávky softwaru.
Tento instruktorově řízený kurz (online nebo na místech) je určen pro středně pokročilé CI/CD a bezpečnostní odborníky, kteří chtějí aplikovat nástroje a praktiky založené na umělé inteligenci ke zdokonalení automatizace bezpečnosti po celém rozvoji a nasazení pipeline.
Na konci tohoto kurzu budou účastníci moci:
- Zařadit do CI/CD pipeline nástroje pro bezpečnost, které jsou řízeny umělou inteligencí.
- Použít statický a dynamický analýzu podporovanou umělou inteligencí k detekci problémů dříve.
- Automatizovat detekci tajemství, scaning chvatidel ve zdrojovém kódu a analýzy rizik závislostí.
- Zapnout proaktivní modelování hrozeb a vymáhání politik pomocí inteligentních metod.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Mnoho cvičení a praktické praxe.
- Rukojemnické implementace v prostředí live-labu.
Možnosti individualizace kurzu
- Pokud chcete požádat o individualizovaný kurz pro tento kurz, kontaktujte nás k uspořádání.
Podnikové AIOps s Splunk, Moogsoft a Dynatrace
14 hodinyPodnikové AIOps platformy jako Splunk, Moogsoft a Dynatrace poskytují silné schopnosti pro detekci anomálií, korelace upozornění a automatizaci odpovědí v rozsáhlých IT prostředích.
Toto školení s instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé podnikové IT tímy, které chtějí integrovat nástroje AIOps do existujících řetězců pozorovatelnosti a operativních pracovních postupů.
Po ukončení tohoto školení budou účastníci moci:
- Nastavit a integrovat Splunk, Moogsoft a Dynatrace do jednotné architektury AIOps.
- Korelovat metriky, záznamy a události v distribuovaných systémech pomocí AI-vedené analýzy.
- Automatizovat detekci incidentů, prioritaci a odpověď s využitím integrovaných a vlastních pracovních postupů.
- Optimalizovat výkon, snížit MTTR a zlepšit operativní efektivitu na podnikové škále.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Mnoho cvičení a praxe.
- Praktické implementace v prostředí live-lab.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pokud chcete požádat o individualizované školení pro tento kurz, kontaktujte nás prosím k uspořádání.
Implementace AIOps pomocí Prometheus, Grafana a ML
14 hodinyPrometheus a Grafana jsou široce přijaté nástroje pro pozorovatelnost v moderní infrastruktuře, zatímco strojové učení tyto nástroje doplňuje prediktivními a inteligentními insightsy, které automatizují rozhodování o operacích.
Tato vedená cvičení (online nebo na místě) je určena pro středně pokročilé profesionály v oblasti pozorovatelnosti, kteří chtějí modernizovat svou monitorovací infrastrukturu integrací AIOps praxí s použitím Prometheus, Grafana a technik strojového učení.
Koncepci tohoto cvičení budou účastníci schopni:
- Nastavit Prometheus a Grafana pro pozorovatelnost napříč systémy a službami.
- Shromažďovat, ukládat a vizualizovat vysokokvalitní časové řady dat.
- Použít modely strojového učení pro detekci anomálií a prognózy.
- Vytvořit inteligentní pravidla alarmů na základě prediktivních insightsů.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Mnoho cvičení a praxe.
- Praktické implementace v prostředí live-lab.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pokud si přejete dostupnou zvýrazněnou trénink pro tento kurz, kontaktujte nás prosím na uspořádání.
LLMs a Agenti v DevOps Pracovních Postupech
14 hodinyLLMs a autonomní agenti jako například AutoGen a CrewAI předefinují způsob, jakým týmy v oblasti DevOps automatizují úlohy jako sledování změn, generování testů a triazy upozornění pomocí simulace lidské spolupráce a rozhodovacích procesů.
Tento instruktor-vedený živý kurz (vzdálený nebo na místech) je určen pro pokročilé inženýry, kteří chtějí navrhnout a implementovat automatizační pracovní postupy v oblasti DevOps podporované velkými jazykovými modelema (LLM) a víceagentními systémy.
Konec kurzu budou účastníci schopni:
- Integrovat LLM-založené agenty do CI/CD pracovních postupů pro inteligentní automatizaci.
- Automatizovat generování testů, analýzu komitů a shrnutí změn pomocí agentů.
- Koordinovat více agentů pro triazu upozornění, generování odpovědí a poskytování DevOps doporučení.
- Vytvářet bezpečné a udržitelné pracovní postupy podporovanémi agenty pomocí open-source rámcek.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Mnoho cvičení a praxe.
- Ruční implementace v prostředí živé laboratoře.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro požadavek na individualizovaný kurz tohoto kurzu, kontaktujte nás pro dohodu.
Prediktivní optimalizace sestavení pomocí strojového učení
14 hodinyPrediktivní optimalizace sestavení je praxe využívání strojového učení k analýze chování sestavení a zlepšení spolehlivosti, rychlosti a využití prostředků.
Tato instruktorem vedená živá školení (online nebo na místě) je zaměřena na středně pokročilé inženýry, kteří chtějí zlepšit sestavovací potoky prostřednictvím automatizace, předpovědi a inteligentního ukládání do mezipaměti pomocí technik strojového učení.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Aplikovat techniky ML k hodnocení vzorů výkonu sestavení.
- Detekovat a předpovědět selhání sestavení na základě historických protokolů sestavení.
- Implementovat strategie ML pro ukládání do mezipaměti, které snižují dobu trvání sestavení.
- Integrace prediktivní analýzy do stávajících pracovních postupů CI/CD.
Formát kurzu
- Instruktorem vedené přednášky a spolupracovní diskuse.
- Praktické cvičení zaměřené na analýzu a modelování dat sestavení.
- Pracovní implementace v simulovaném prostředí CI/CD.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro přizpůsobení tohoto školení specifickým nástrojovým řetězům nebo prostředím se prosím obraťte na nás, abychom program upravili.