Docker für MLOps: End-to-End Pipeline Containerisierung Schulung

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die ihre Docker-Kenntnisse vertiefen möchten, um Anwendungen im größeren Maßstab bereitzustellen, ohne die Kontrolle zu verlieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Ihre eigenen Docker-Images zu bauen.
• Eine große Anzahl von Docker-Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten.
• Verschiedene Container-Orchestrierungslösungen zu bewerten und die am besten geeignete auszuwählen.
• Einen stetigen Integrationsprozess für Docker-Anwendungen einzurichten.
• Docker-Anwendungen in bestehende stetige Integrationsprozesse zu integrieren.
• Ihre Docker-Anwendungen abzusichern.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Ihre eigenen Docker-Images zu erstellen.
• Eine große Anzahl von Docker-Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten.
• Verschiedene Container-Orchestrierungslösungen zu evaluieren und die am besten geeignete auszuwählen.
• Einen kontinuierlichen Integrationsprozess für Docker-Anwendungen einzurichten.
• Integrieren Sie Docker-Anwendungen in bestehende kontinuierliche Integrationsprozesse von Tools.
• Ihre Docker-Anwendungen zu sichern.
• Verwendung von Kubernetes zur Bereitstellung und Verwaltung verschiedener Umgebungen im selben Cluster
• Sichern, Skalieren und Überwachen eines Kubernetes-Clusters

Diese vom Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Ingenieure und Data Scientists auf fortgeschrittenem Niveau mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die die Leistung von DeepSeek-Modellen verbessern, Latenzzeiten minimieren und KI-Lösungen effizient mithilfe moderner MLOps-Praktiken bereitstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• DeepSeek-Modelle hinsichtlich Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Bewährte Praktiken für MLOps und Modelversionierung umzusetzen.
• DeepSeek-Modelle in Cloud- und On-Premise-Infrastrukturen bereitzustellen.
• KI-Lösungen effektiv zu überwachen, zu warten und zu skalieren.

Docker ist eine Containerisierungsplattform, die konsistente, portable und reproduzierbare Umgebungen für AI- und Machine-Learning-Aufgaben bereitstellt.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die ML-Codebasen, Abhängigkeiten und Modelle mit Docker für verlässliche Entwicklungs- und Produktionsabläufe konsolidieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Docker-Images für AI- und ML-Anwendungen zu erstellen und zu verwalten.
• Machine-Learning-Pipelines, Tools und Abhängigkeiten in Containern zu betreiben.
• Docker-Umgebungen für Leistungsfähigkeit und Portabilität zu optimieren.
• Containerisierte ML-Dienste in verschiedenen Laufzeitumgebungen bereitzustellen.

Kursformat

• Konzeptdemonstrationen, unterstützt durch geleitete Diskussionen.
• Praktische Übungen mit Fokus auf realistische Containerisierungsaufgaben.
• Praktische Implementierung in Live-Lab Docker-Umgebungen.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um diesen Kurs für Ihre organisatorische Umgebung anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Anforderungen zu besprechen.

CI/CD für KI ist ein strukturierte Ansatz, um die Verpackung, das Testen, die Containerisierung und die Bereitstellung von Modellen mittels Continuous Integration und Continuous Delivery-Pipelines zu automatisieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die end-to-end KI-Modelllieferungsworkflows mit Docker und CI/CD-Plattformen automatisieren möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Automatische Pipelines für das Erstellen und Testen von KI-Modellcontainern zu erstellen.
• Versionskontrolle und Wiederholbarkeit in Modellzyklen umzusetzen.
• Automatisierte Bereitstellungsstrategien für KI-Dienste zu integrieren.
• CI/CD-Best Practices, die auf Machine Learning-Operationen zugeschnitten sind, anzuwenden.

Kursformat

• Trainergeleitete Präsentationen und technische Diskussionen.
• Praktische Labore und praktische Implementierungsübungen.
• Realistische CI/CD-Workflow-Simulationen in einer kontrollierten Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Wenn Ihre Organisation angepasste Pipeline-Workflows oder Plattformintegrationen erfordert, kontaktieren Sie uns, um diesen Kurs anzupassen.

Das Programm Certified Kubernetes Administrator (CKA) wurde von der Linux Foundation und der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) ins Leben gerufen.

Kubernetes ist heute eine führende Plattform für die Orchestrierung von Containern.

NobleProg führt seit 2015 Docker & Kubernetes Schulungen durch. Mit mehr als 360 erfolgreich abgeschlossenen Trainingsprojekten wurden wir zu einem der bekanntesten Trainingsunternehmen weltweit im Bereich der Containerisierung.

Seit 2019 helfen wir unseren Kunden auch, ihre Leistung in der k8s-Umgebung zu bestätigen, indem wir sie auf die CKA- und CKAD-Prüfungen vorbereiten und sie dazu ermutigen, diese zu bestehen.

Dieses von einem Ausbilder geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren, Kubernetes Benutzer, die ihr Wissen durch das Bestehen der CKA-Prüfung bestätigen möchten.

Andererseits ist die Schulung auch darauf ausgerichtet, praktische Erfahrungen in der Kubernetes-Administration zu sammeln, so dass wir die Teilnahme auch dann empfehlen, wenn Sie nicht beabsichtigen, die CKA-Prüfung abzulegen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.
• Um mehr über die CKA-Zertifizierung zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Das Zertifizierungsprogramm für Kubernetes-Anwendungsentwickler (CKAD) wurde von der Linux Foundation und der Cloud Native Computing Foundation (CNCF), dem Hoster von Kubernetes, entwickelt.

Dieses von einem Trainer geführte, lebende Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die ihre Fähigkeiten in der Gestaltung, Erstellung, Konfiguration und Bereitstellung von cloudbasierten Anwendungen für Kubernetes bestätigen möchten.

Andererseits richtet sich das Training auch darauf, praktische Erfahrungen im Kubernetes-Anwendungsentwicklung zu erlangen. Daher empfehlen wir teilzunehmen, selbst wenn Sie nicht beabsichtigen, die CKAD-Prüfung abzulegen.

NobleProg bietet Docker- und Kubernetes-Schulungen seit 2015 an. Mit mehr als 360 erfolgreich abgeschlossenen Schulungsprojekten sind wir eines der besten bekannten Schulungsbetriebe weltweit auf dem Gebiet der Containerisierung. Seit 2019 helfen wir unseren Kunden auch dabei, ihre Leistung in k8s-Umgebungen zu bestätigen, indem wir sie auf die CKA- und CKAD-Prüfungen vorbereiten und ermutigen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hands-on Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um einen Termin zu vereinbaren.
• Um mehr über CKAD zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Docker verwenden möchten, um Software als Container statt als traditionelle eigenständige Software bereitzustellen und zu verwalten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Docker zu installieren und zu konfigurieren.
• Software-Containerisierung zu verstehen und umzusetzen.
• Docker-basierte Anwendungen zu verwalten.
• Verschiedene Docker-Anwendungen und Systeme zu vernetzen.
• Docker-Registries zu verstehen und zu bearbeiten.

Erfahren Sie, wie Sie Container-Umgebungen mit Docker, Kubernetes und OpenShift erstellen, bereitstellen und verwalten. Dieses fünftägige Training mit viel Praxisbezug behandelt Container-Images, Kubernetes-Workloads, Clusternetzwerktechnik, Speicher, Sicherheit, Monitoring und praktisches OpenShift-Administration. Die Teilnehmer erwerben die Fähigkeiten, die zum Betrieb moderner Container-Plattformen und zur Fehlersuche bei Anwendungen in Entwicklungs- und Produktionsumgebungen erforderlich sind.

In diesem durch einen Dozenten geführten Live-Training in Deutschland (vor Ort oder remote) lernen die Teilnehmer, Docker-Container zu erstellen und zu verwalten. Anschließend wird eine Beispielanwendung in einem Container deployt. Die Teilnehmer lernen auch, wie sie ihre containerisierten Anwendungen mit Kubernetes automatisieren, skalieren und verwalten können. Schließlich geht das Training auf fortgeschrittene Themen ein und führt die Teilnehmer durch den Prozess der Sicherverstellung, Skalierung und Überwachung eines Kubernetes-Clusters.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Einen Docker-Container einzurichten und auszuführen.
• Eine containerisierte Server- und Webanwendung zu deployen.
• Docker-Images zu erstellen und zu verwalten.
• Einen Docker- und Kubernetes-Cluster einzurichten.
• Mit Kubernetes eine clustergesteuerte Webanwendung zu deployen und zu verwalten.
• Einen Kubernetes-Cluster sicher, skalierbar und überwachbar zu machen.

Schulungsziele: Erwerb von theoretischen und praktischen Fähigkeiten im Umgang mit Docker und Kubernetes.

GPU-Beschleunigung ist entscheidend, um hochperformante Deep-Learning-Aufgaben skalierbar und effizient auszuführen.

Diese vom Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene technische Fachkräfte, die lernen möchten, GPU-beschleunigte KI-Aufgaben in Docker-Containern zu konfigurieren, zu optimieren und auszuführen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GPU-beschleunigte Container für das Training und die Inferenz zu erstellen und auszuführen.
• CUDA, Treiber und Laufzeitbibliotheken für containerisierte KI-Arbeitsabläufe zu konfigurieren.
• Ressourcenallokation und -isolation für GPU-intensiv arbeitende Anwendungen zu optimieren.
• Skalierbare, containerisierte Deep-Learning-Dienste in Produktionsumgebungen bereitzustellen.

Kursformat

• Interaktive Anleitung, unterstützt durch praktische Beispiele aus der Praxis.
• Übungsbasierte Praxis mit Fokus auf GPU-beschleunigte Entwicklung.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf Ihre Infrastruktur oder GPU-Stack abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte.

Kubeflow ist eine Open-Source-Plattform, die entwickelt wurde, um das Erstellen, Training und Bereitstellen von Machine-Learning-Aufgaben in Kubernetes zu vereinfachen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Fortgeschrittenene, die lernen möchten, verlässliche ML-Workflows mit Kubeflow zu erstellen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer die Fähigkeiten erworben haben, um:

• Sich in das Kubeflow-Ökosystem und die Kernkomponenten zu navigieren.
• Wiederholbare Workflows mit Kubeflow Pipelines zu erstellen.
• Skalierbare Training-Jobs in Kubernetes auszuführen.
• Maschinelles Lernen-Modelle effizient mit Kubeflow Serving bereitzustellen.

Kursformat

• Geführte Präsentationen und kooperative Diskussionen.
• Hands-on-Lab mit echten Kubeflow-Komponenten.
• Praktische Übungen zum Erstellen von end-to-end-ML-Workflows.

Kursanpassungsoptionen

• Angepasste Versionen dieses Trainings können angeordnet werden, um sich an die Technologie-Stack und Projektanforderungen Ihres Teams anzupassen.

Diese vom Dozenten geführte Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die die heutigen Ansätze und Tools bewerten möchten, um eine fundierte Entscheidung für den künftigen Einsatz von MLOps in ihrer Organisation zu treffen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verschiedene MLOps-Frameworks und Tools zu installieren und zu konfigurieren.
• Das richtige Team mit den richtigen Fähigkeiten zusammenzustellen, um ein MLOps-System aufzubauen und zu unterstützen.
• Daten für die Verwendung durch ML-Modelle vorzubereiten, zu validieren und zu versionieren.
• Die Komponenten eines ML-Pipelines und die benötigten Tools zu verstehen.
• Verschiedene Machine-Learning-Frameworks und -Server für die Produktionsbereitstellung auszuprobieren.
• Den gesamten Prozess des maschinellen Lernens so zu operationalisieren, dass er reproduzierbar und wartbar ist.

MLOps auf Kubernetes ist ein Framework zur Automatisierung des Trainings, der Validierung, Verpackung und Bereitstellung von Modellen maschinellen Lernens unter Verwendung containerisierter Pipelines und GitOps-Workflows.

Dieses von einem Dozenten angeleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die automatisierte, skalierbare MLOps-Pipelines auf Kubernetes erstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• End-to-End CI/CD-Pipelines für maschinelles Lernen zu entwickeln.
• GitOps-Workflows für die Bereitstellung und Versionsverwaltung von Modellen umzusetzen.
• Das Training, Testen und Verpacken von ML-Modellen zu automatisieren.
• Monitoring, Alarmierung und Rollback-Strategien zu integrieren.

Kursformat

• Von einem Dozenten angeleitete Präsentationen und technische Tiefgangsbesprechungen.
• Hands-on-Übungen zur Erstellung realer CI/CD-Workflows.
• Live-Lab-Praxis bei der Bereitstellung von ML-Arbeitslasten auf Kubernetes.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Organisationen können auf Wunsch angepassten Inhalt anfordern, der mit ihren internen MLOps-Tools und -Infrastruktur ausgerichtet ist.