MLOps na Kubernetes: CI/CD pipelines pro strojové učení Počítačový Kurz

Toto školení pod vedením instruktora České republice (online či na místě) je určeno pro zkušené inženýry AI a datové vědce, kteří si přejí zvýšit výkonnost modelů DeepSeek, minimalizovat latenci a efektivně nasazovat řešení umělé inteligence s využitím moderních postupů MLOps.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Optimalizovat modely DeepSeek z hlediska efektivity, přesnosti a škálovatelnosti.
• Aplikovat osvědčené postupy v oblasti MLOps a správy verzí modelů.
• Nasazovat modely DeepSeek jak do cloudových, tak i lokálních prostředí.
• Efektivně monitorovat, udržovat a škálovat řešení založená na umělé inteligenci.

Toto praktické školení vedené lektorem v České republice (online či na místě) je určeno pro pokročilé inženýry platforem a profesionály z oblasti DevOps, kteří si přejí ovládnout techniky škálování aplikací pomocí mikroslužeb a Kubernetes.

Po ukončení kurzu budou účastníci schopni:

• Navrhnout a implementovat škálovatelné architektury založené na mikroslužbách.
• Vyvíjet a spravovat aplikace v clusteru Kubernetes.
• Používat Helm charty pro efektivní nasazení služeb.
• Sledovat a udržovat stabilitu mikroslužeb v produkčním prostředí.
• Aplikovat osvědčené postupy ohledně bezpečnosti a souladu s předpisy v prostředí Kubernetes.

Toto školení vedené instruktorem a prováděné naživo v České republice (online nebo na místě) je určeno pro praktičky Kubernetes, kteří se chtějí připravit na zkoušku CKS.

Na konci tohoto školení budou účastníci vědět, jak zabezpečit prostředí Kubernetes a aplikace založené na kontejnerech v různých fázích životního cyklu aplikace: při sestavování, nasazování a během běhu.

Tento 7denní program nabízí komplexní a praktický průvodce navrhováním, nasazováním a provozem cloudově nativních aplikací za použití moderních DevOps postupů.

Účastníci se naučí, jak navrhovat škálovatelné architektury mikroslužeb, optimalizovat prostředí kontejnerů a spravovat produkční zátěž pomocí Kubernetes. Kurz pokrývá pokročilé strategie nasazování, automatizaci založenou na GitOps a praktiky pro monitorování, aby byla zajištěna spolehlivost a výkon systému.

Velký důraz je kladen na řešení reálných provozních výzev, včetně reakce na incidenty, simulace selhání a analýzy kořenové příčiny. Program je uzavřen využitím nástrojů poháněných umělou inteligencí, které podporují odstraňování problémů a urychlují operační rozhodování.

Na konzi školení budou mít účastníci jasné pochopení toho, jak budovat, nasazovat, monitorovat a udržet odolné distribuované systémy v prostředí založeném na Kubernetes.

Toto školení pod vedením instruktora <na místě> (online nebo na místě) je určeno pro inženýry, kteří chtějí využít nástroj Helm ke zjednodušení procesu instalace a správy aplikací v prostředí Kubernetes.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat nástroj Helm.
• Vytvářet reprodukovatelné verze aplikací v prostředí Kubernetes.
• Sdílet aplikace ve formě Helm chartů.
• Spouštět aplikace třetích stran uložené jako Helm charty.
• Správně spravovat jednotlivé verze balíčků vytvořených pomocí Helmu.

Tento kurš, vedený lektorem a probíhající živě v České republice (online nebo na místě), je určen vývojářům a data scientistům, kteří chtějí vytvářet, nasazovat a spravovat workflowy strojového učení v Kubernetes.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Instalovat a konfigurovat Kubeflow v lokálních (on-premise) i cloudových prostředích.
• Vytvářet, nasazovat a spravovat workflowy ML postavené na Docker kontejnerech a Kubernetes.
• Spouštět celé pipeline strojového učení na různých architekturách a v cloudových prostředích.
• Používat Kubeflow ke generování a správě Jupyter notebooků.
• Vytvářet zátěže pro trénink ML, ladění hyperparametrů a poskytování služeb (serving) napříč více platformami.

Toto školení vedené lektorem České republice (online či na místě) je určeno pro softwarové vývojáře a profesionály z oblasti DevOps s počátečními až středně pokročilými znalostmi, kteří se chtějí naučit, jak nastavit a spravovat lokální prostředí Kubernetes pomocí Minikube.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat Minikube na svém místním počítači.
• Pochopit základní koncepty a architekturu Kubernetes.
• Spouštět a spravovat kontejnery pomocí nástroje kubectl a řídicího panelu Minikube.
• Nastavit trvalé úložiště a síťová řešení pro Kubernetes.
• Využít Minikube k vývoji, testování a ladění aplikací.

Toto školení vedené instruktorem České republice (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře a DevOps inženýry střední úrovně, kteří chtějí Minikube začlenit do svého vývojového procesu.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a spravovat lokální prostředí Kubernetes pomocí Minikube.
• Porozumět způsobu nasazování, správy a ladění aplikací v Minikube.
• Integrovat Minikube do svých procesů průběžné integrace a nasazování.
• Optimalizovat svůj vývojový proces díky pokročilým funkcím Minikube.
• Aplikovat osvědčené postupy při lokálním vývoji v prostředí Kubernetes.

Tento praktický kurz vedený instruktorem České republice (online či na místě) je určen pro inženýry, kteří chtějí posoudit dostupné přístupy a nástroje a učinit informované rozhodnutí ohledně zavádění MLOps do svých organizací.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Instalovat a konfigurovat různé frameworky a nástroje MLOps.
• Sestavit tým s potřebnými dovednostmi pro vytvoření a podporu systému MLOps.
• Přípravovat, ověřovat a verzovat data určená k použití v modelech strojového učení.
• Rozumět jednotlivým částem ML pipeline a nástrojům potřebným k jejímu sestavení.
• Experimentovat s různými frameworky pro strojové učení i servery určenými k nasazení do produkce.
• Zapracovat celý proces strojového učení tak, aby byl opakovatelný a snadno udržovatelný.