Курс за обучение по Docker за MLOps: Цялостно контейнеризиране на pipeline-и

Това е обучение на живо с лектор в България (онлайн или на място), предназначено за инженери, които искат да разширят знанията си за Docker, за да разгръщат приложения по-голям мащаб, като запазват пълен контрол.

Крайят на обучението участниците ще могат да:

• Да създават собствени Docker образи.
• Да разгръщат и управляват голям брой Docker приложения.
• Да оценяват различни решения за оркестрация на контейнери и да избират най-подходящото.
• Да настройват процес за непрекъсната интеграция (CI) за Docker приложения.
• Да интегрират Docker приложения с съществуващи процеси за интеграция на инструменти.
• Да осигурят сигурността на Docker приложенията си.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Създават собствени Docker образи.
• Разгръщат и управляват голям брой Docker приложения.
• Оценяват различни решения за оркестрация на контейнери и да избират най-подходящото.
• Настройват процес за непрекъсната интеграция за Docker приложения.
• Интегрират Docker приложения със съществуващи процеси за непрекъсната интеграция.
• Осигуряват сигурност на своите Docker приложения.
• Използват Kubernetes за разгръщане и управление на различни среди в рамките на един и същ клъстер.
• Осигуряват сигурност, мащабират и наблюдават Kubernetes клъстер.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към AI инженери и учени по данни на напреднало ниво с опит от средно до напреднало ниво, които желаят да подобрят производителността на DeepSeek моделите, да минимизират латентността и да внедряват ефективно AI решения, използвайки съвременни MLOps практики.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Оптимизират DeepSeek модели за ефективност, точност и мащабируемост.
• Прилагат най-добри практики за MLOps и управление на версиите на моделите.
• Внедряват DeepSeek модели в облачна и локална инфраструктура.
• Наблюдават, поддържат и мащабират ефективно AI решения.

Научете как да изграждате, внедрявате и администрирате контейнеризирани среди, използвайки Docker, Kubernetes и OpenShift. Това петдневно практическо обучение обхваща контейнерни образи, работни натоварвания в Kubernetes, клъстерна мрежова свързаност, хранилище, сигурност, наблюдение и практическо администриране на OpenShift. Участниците придобиват уменията, необходими за опериране на модерни контейнерни платформи и отстраняване на проблеми с приложения в среди за разработка и продукция.

В това обучение с инструктор на живо в България (присъствено или отдалечено) участниците ще научат как да създават и управляват Docker контейнери, след което ще внедрят примерно приложение в контейнер. Участниците ще научат също как да автоматизират, мащабират и управляват своите контейнеризирани приложения в рамките на Kubernetes клъстер. Накрая обучението преминава към по-напреднали теми, като превежда участниците през процеса на осигуряване на сигурност, мащабиране и наблюдение на Kubernetes клъстер.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват и изпълняват Docker контейнер.
• Внедряват контейнеризиран сървър и уеб приложение.
• Изграждат и управляват Docker образи.
• Настройват Docker и Kubernetes клъстер.
• Използват Kubernetes за внедряване и управление на клъстеризирано уеб приложение.
• Осигуряват сигурност, мащабират и наблюдават Kubernetes клъстер.

Цели на обучението: Придобиване на теоретични и оперативни умения по Docker и Kubernetes.

Това обучение с водач, провеждано на живо на България (онлайн или на място), е предназначено за разработчици и учени в областта на данните, които искат да създават, разпространяват и управляват потоци за машинно обучение върху Kubernetes.

След завършването на обучението участниците ще бъдат в състояние да:

• Инсталират и конфигурират Kubeflow в локални среди и в облака.
• Създават, разпространяват и управляват ML потоци, базирани на Docker контейнери и Kubernetes.
• Изпълняват цели машинно-обучаващи пайплайни върху разнообразни архитектури и облачни среди.
• Използват Kubeflow за стартиране и управление на Jupyter ноутбъкове.
• Създават работни натоварвания за ML обучение, тюнинг на хиперпараметри и сервиране през множество платформи.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да оценят наличните днес подходи и инструменти, за да вземат интелигентно решение за пътя напред при възприемане на MLOps в тяхната организация.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да инсталират и конфигурират различни MLOps рамки и инструменти.
• Да сформират правилния тип екип с подходящите умения за изграждане и поддръжка на MLOps система.
• Да подготвят, валидират и версионират данни за използване от ML модели.
• Да разбират компонентите на един ML Pipeline и инструментите, необходими за изграждането му.
• Да експериментират с различни рамки за машинно обучение и сървъри за внедряване в продукционна среда.
• Да операционализират целия процес на машинно обучение, така че да бъде възпроизводим и поддържаем.