Docker pro MLOps: Kontejnerizace end-to-end datových potoků Počítačový Kurz

Toto instruktorem védané živé školení v České republice (online nebo na místě) je určeno inženýrům, kteří chtějí rozšířit své znalosti Dockeru pro nasazování aplikací větším měřítkem s udržením kontroly.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Sestavit své vlastní Docker obrazy.
• Nasazovat a spravovat velký počet Docker aplikací.
• Oceňovat různá řešení pro orchestrování kontejnerů a vybírat nejvhodnější.
• Nastavit proces spojeného sestavování (continuous integration) pro Docker aplikace.
• Integrovat Docker aplikace do stávajících procesů spojeného sestavování a nasazování (CI/CD).
• Zabezpečit své Docker aplikace.

Toto školení vedené instruktorem v reálném čase v České republice (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé inženýry v oblasti AI a datové vědce s středně pokročilými až pokročilými zkušenostmi, kteří chtějí zlepšit výkon modelů DeepSeek, minimalizovat latenci a efektivně nasazovat řešení AI pomocí moderních postupů MLOps.

Do konce tohoto školení se účastníci naučí:

• Optimalizovat modely DeepSeek z hlediska efektivity, přesnosti a škálovatelnosti.
• Implementovat osvědčené postupy pro MLOps a správu verzí modelů.
• Nasazovat modely DeepSeek v cloudu i v lokální infrastruktuře.
• Efektivně monitorovat, udržovat a škálovat řešení AI.

Docker je platforma pro kontejnerizaci, která umožňuje konzistentní, přenositelné a reprodukovatelné prostředí pro úlohy v oblasti umělé inteligence a strojového učení.

Tuto instruktorem vedoucí trénink (online nebo na místě) určený na středně pokročilé odborníky, kteří chtějí zabalení ML základů, závislostí a modelů pomocí Dockeru pro spolehlivé pracovní postupy od vývoje po produkci.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Sestavovat a spravovat Docker obrazy přizpůsobené pro aplikace AI a ML.
• Kontejnerizovat strojové učení kanály, nástroje a závislosti.
• Optimalizovat Docker prostředí pro výkon a přenositelnost.
• Nasazovat kontejnerizované ML služby v různých runtime prostředích.

Formát kurzu

• Demonstrační příklady podporované vedenou diskusí.
• Praktické cvičení zaměřená na reálné úkoly kontejnerizace.
• Praktická implementace v Docker živém prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete tento trénink upravit pro své organizační prostředí? Kontaktujte nás a domluvte si to.

CI/CD pro AI je strukturovaný přístup k automatizaci balení, testování, kontejnerizace a nasazování modelů pomocí pipelinů spojeného integračního (CI) a distribuovaného (CD) vývoje.

Tato instruktorem prováděná živá školení (online nebo na místě) je zaměřena na odborníky střední úrovně, kteří chtějí automatizovat koncové nasazení pracovních postupů pro AI modely pomocí Dockeru a CI/CD platform.

Na konci školení budou účastníci schopni:

• Vytvářet automatizované pipeliny pro sestavování a testování kontejnerů AI modelů.
• Implementovat řízení verzí a reprodukovatelnost pro životní cyklus modelů.
• Integrace automatizovaných strategií nasazení pro AI služby.
• Aplikovat osvědčené postupy CI/CD specifické pro operace strojového učení.

Formát kurzu

• Instruktorem vedené prezentace a technické diskuse.
• Praktické laboratoře a cvičení s praktickou implementací.
• Realistické simulace CI/CD pracovních postupů v kontrolovaném prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud vaše organizace vyžaduje přizpůsobené pracovní postupy pipelinu nebo integraci s platformami, kontaktujte nás pro úpravu tohoto kurzu.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře a datové vědce, kteří chtějí vytvářet, nasazovat a spravovat pracovní postupy strojového učení na Kubernetes.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Kubeflow na místě a v cloudu pomocí AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Vytvářejte, nasazujte a spravujte pracovní postupy ML založené na Docker kontejnerech a Kubernetes.
• Spusťte celé kanály strojového učení na různých architekturách a cloudových prostředích.
• Použití Kubeflow k vytvoření a správě poznámkových bloků Jupyter.
• Vytvářejte školení ML, ladění hyperparametrů a obsluhu úloh na více platformách.

Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno inženýrům, kteří se chtějí naučit nasazovat pracovní úlohy strojového učení na AWS EC2 serveru.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat Kubernetes, Kubeflow a ostatní potřebný software na AWS.
• Používat EKS (Elastic Kubernetes Service) k zjednodušení inicializace clusteru Kubernetes na AWS.
• Vytvářet a nasazovat Kubernetes pipeline pro automatizaci a správu ML modelů v produkčním prostředí.
• Trénovat a nasazovat TensorFlow ML modely napříč více GPU a počítači běžícími paralelně.
• Využívat jiné spravované služby AWS k rozšíření aplikace ML.

Toto vedené školení (online či prezenčně) je určeno inženýrům, kteří chtějí nasadit pracovní zatížení strojového učení do cloudu Azure.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat Kubernetes, Kubeflow a ostatní potřebné software na Azure.
• Použít službu Azure Kubernetes Service (AKS) pro zjednodušení inicializace clusteru Kubernetes v cloudu Azure.
• Vytvořit a nasadit Kubernetes pipeline pro automatizaci a správu ML modelů ve výrobním prostředí.
• Trénovat a nasazovat TensorFlow ML modely na více GPU a strojích běžících paralelně.
• Využít další spravované služby AWS k rozšíření ML aplikace.

Kubeflow je open-source platforma navržená k zjednodušení vytváření, trénování a nasazování pracovních úloh strojového učení na Kubernetes.

Tato školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určena začátečním až středně pokročilým profesionálům, kteří se chtějí naučit sestavovat spolehlivé pracovní postupy strojového učení pomocí Kubeflow.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci získávat dovednosti k:

• Pohybu v ekosystému Kubeflow a jeho hlavních komponentách.
• Sestavování reproducibilních pracovních postupů pomocí Kubeflow Pipelines.
• Spouštění škálovatelných tréninkových úloh na Kubernetes.
• Efektivnímu nasazování modelů strojového učení pomocí Kubeflow Serving.

Formát kurzu

• Řízená prezentace a společná diskuse.
• Praktické laboratoře s reálnými komponentami Kubeflow.
• Praktické cvičení k vytváření pracovních postupů ML od konce do konce.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Přizpůsobené verze tohoto školení mohou být upraveny tak, aby odpovídaly technologickému stacku a požadavkům vašeho týmu.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře a datové vědce, kteří chtějí vytvářet, nasazovat a spravovat pracovní postupy strojového učení na Kubernetes.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Kubeflow na místě a v cloudu.
• Vytvářejte, nasazujte a spravujte pracovní postupy ML založené na Docker kontejnerech a Kubernetes.
• Spusťte celé kanály strojového učení na různých architekturách a cloudových prostředích.
• Použití Kubeflow k vytvoření a správě poznámkových bloků Jupyter.
• Vytvářejte školení ML, ladění hyperparametrů a obsluhu úloh na více platformách.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí jít nad rámec vytváření modelů ML a optimalizovat proces vytváření, sledování a nasazení modelu ML.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte MLflow a související knihovny a rámce ML.
• Oceňujte důležitost sledovatelnosti, reprodukovatelnosti a rozmístitelnosti modelu ML
• Nasaďte modely ML na různé veřejné cloudy, platformy nebo místní servery.
• Škálujte proces nasazení ML tak, aby vyhovoval více uživatelům spolupracujícím na projektu.
• Nastavte centrální registr pro experimentování s modely ML, jejich reprodukci a nasazení.

Tato instruktorem védaná živá školení v České republice (online nebo na místě) je určena inženýrům, kteří se chtějí rozhodnout o přístupech a nástrojích dostupných dnes tak, aby inteligentně zvolili směr při uvedení MLOps do využití ve své organizaci.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Instalovat a nakonfigurovat různé MLOps rámce a nástroje.
• Sestavit správný tým s příslušnými dovednostmi pro vytváření a podporu systému MLOps.
• Připravovat, ověřovat a verze dat pro použití modelem ML.
• Chápat součásti ML Pipeline a nástroje potřebné k jejímu vytvoření.
• Testovat různé rámce strojového učení a servery pro nasazení do produkce.
• Uspořádat celý proces strojového učení tak, aby byl reproducibilní a údržbatelný.

Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno inženýrům strojového učení, kteří chtějí použít Azure Machine Learning a Azure DevOps pro podporu MLOps praxe.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářet reprodukovatelné pracovní postupy a modely strojového učení.
• Spravovat životní cyklus strojového učení.
• Sledovat a sdílet historii verzí modelů, assety a další informace.
• Nasazovat produkčně připravené modely strojového učení kdekoli.

MLOps na Kubernetes je rámec pro automatizaci tréninku, ověřování, balení a nasazování modelů strojového učení pomocí kontejnerizovaných potoků a pracovních postupů GitOps.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na odborníky středního levelu, kteří chtějí postavit automatizované a škálovatelné MLOps potoky na Kubernetes.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci připraveni:

• Návrh end-to-end CI/CD potoků pro strojové učení.
• Implementace pracovních postupů GitOps pro nasazení a verze modelů.
• Automatizace tréninku, testování a balení ML modelů.
• Integrace monitorování, upozorňování a strategií navracení zpět.

Formát kurzu

• Prezentace vedená instruktorem a technické detaily.
• Praktické cvičení, která budují skutečné CI/CD pracovní postupy.
• Praxe v laboratoři nasazováním ML úloh na Kubernetes.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Organizace mohou požadovat obsah upravený podle jejich interních nástrojů MLOps a infrastruktury.