GPU-beschleunigte KI & Deep Learning mit Docker-Containern Schulung

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die ihre Fähigkeiten im Bereich Docker weiterentwickeln wollen, um Anwendungen in größerem Maßstab zu veröffentlichen – bei voller Kontrolle über den gesamten Prozess.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer folgendes können:

• Eigene Docker-Images erstellen.
• Große Mengen an Docker-Anwendungen bereitstellen und verwalten.
• Verschiedene Lösungen zur Container-Orchestrierung bewerten und die passendste auswählen.
• Einen Prozess der kontinuierlichen Integration für Docker-Anwendungen einrichten.
• Docker-Anwendungen in bestehende Integrationsprozesse von Entwicklungswerkzeugen integrieren.
• Ihre Docker-Anwendungen sichern.

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

• Eigene Docker-Images zu erstellen.
• Große Mengen an Docker-Anwendungen zu deployen und zu verwalten.
• Verschiedene Lösungen zur Container-Orchestrierung zu bewerten und die am besten geeignete auszuwählen.
• Einen kontinuierlichen Integrationsprozess für Docker-Anwendungen einzurichten.
• Docker-Anwendungen in vorhandene Prozesse der kontinuierlichen Integration zu integrieren.
• Ihre Docker-Anwendungen abzusichern.
• Mithilfe von Kubernetes unterschiedliche Umgebungen unter einem gemeinsamen Cluster zu deployen und zu verwalten.
• Einen Kubernetes-Cluster sicher, skalierbar und überwachbar zu gestalten.

Docker ist eine Plattform für Containerisierung, die konsistente, portable und reproduzierbare Umgebungen für KI- und Machine-Learning-Workloads ermöglicht.

Dieses interaktive Live-Schulungsprogramm (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Erfahrungslevel, die ihre ML-Codebasen, Abhängigkeiten und Modelle mit Docker paketieren möchten, um zuverlässige Workflows von der Entwicklung bis zur Produktion zu gewährleisten.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• Docker-Images für KI- und ML-Anwendungen zu erstellen und zu verwalten.
• Machine-Learning-Pipelines, -Tools und -Abhängigkeiten zu containerisieren.
• Docker-Umgebungen für Leistung und Portabilität zu optimieren.
• Containerisierte ML-Dienste in verschiedenen Laufzeitumgebungen zu deployen.

Aufbau des Kurses

• Demonstrationen von Konzepten, unterstützt durch geführte Diskussionen.
• Praktische Übungen, die sich auf reale Containerisierungsaufgaben konzentrieren.
• Praktische Umsetzung in Live-Lab-Docker-Umgebungen.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Kontaktieren Sie uns bitte, um dieses Training an Ihre Organisationsumgebung anzupassen.

CI/CD für KI ist ein strukturierter Ansatz zur Automatisierung des Verpackens, Testens, Containerisierens und Bereitstellens von Modellen unter Verwendung von Continuous-Integration- und Continuous-Delivery-Pipelines.

Dieses live geleitete Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Kenntnisstand, die die durchgängige Auslieferung von KI-Modellen mithilfe von Docker und CI/CD-Plattformen automatisieren möchten.

Nach Abschluss des Trainings können die Teilnehmenden:

• Automatisierte Pipelines zum Erstellen und Testen von AI-Modellcontainern einrichten.
• Versionskontrolle und Reproduzierbarkeit für den Modell-Lebenszyklus implementieren.
• Automatisierte Bereitstellungsstrategien für KI-Dienste integrieren.
• CI/CD-Best Practices anwenden, die speziell für MLOps optimiert sind.

Format des Kurses

• Von Dozenten geleitete Präsentationen und technische Diskussionen.
• Praktische Labs und Übungen zur handlungsorientierten Implementierung.
• Realistische Simulationen von CI/CD-Workflows in einer kontrollierten Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Wenn Ihre Organisation maßgeschneiderte Pipeline-Workflows oder Plattformintegrationen benötigt, kontaktieren Sie uns bitte, um diesen Kurs entsprechend anzupassen.

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

Kubernetes ist heute eine führende Plattform zur Orchestrierung von Containern.

NobleProg bietet seit 2015 Schulungen zu Docker und Kubernetes an. Dank über 360 erfolgreich abgeschlossener Trainingsprojekte haben wir uns weltweit als eine der renommiertesten Ausbildungsinstitutionen im Bereich Containervirtualisierung etabliert.

Seit 2019 unterstützen wir zudem unsere Kunden dabei, ihre Kompetenzen im Kubernetes-Umfeld nachzuweisen – indem wir sie auf die CKA- und CKAD-Prüfungen vorbereiten und zu deren Bestehen motivieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren sowie Kubernetes-Nutzer, die ihre Kenntnisse durch das Bestehen der CKA-Prüfung unter Beweis stellen möchten.

Darüber hinaus legt das Training großen Wert auf den Erwerb praktischer Erfahrungen in der Verwaltung von Kubernetes. Daher empfehlen wir die Teilnahme auch Personen, die nicht planen, die CKA-Prüfung abzulegen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen sowie praktische Anwendungsbeispiele.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses

• Für eine maßgeschneiderte Schulung zu diesem Thema kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.
• Weitere Informationen zur CKA-Zertifizierung finden Sie unter: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Das Zertifikat „Certified Kubernetes Application Developer“ (CKAD) wurde von der Linux Foundation sowie der Cloud Native Computing Foundation (CNCF), der Trägerorganisation von Kubernetes, entwickelt.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Entwickler, die ihre Fähigkeiten im Design, Bau, Konfigurieren und Bereitstellen cloudnativer Anwendungen für Kubernetes unter Beweis stellen möchten.

Darüber hinaus vermittelt das Training praktische Erfahrungen in der Entwicklung von Anwendungen unter Kubernetes; daher empfehlen wir die Teilnahme auch an Personen, die nicht vorhaben, die CKAD-Prüfung abzulegen.

NobleProg bietet seit 2015 Schulungen zu Docker und Kubernetes an. Mit über 360 erfolgreich durchgeführten Trainingsprojekten sind wir mittlerweile eines der bekanntesten Schulungsunternehmen weltweit im Bereich Containerisierung. Seit 2019 unterstützen wir zudem Kunden dabei, ihre Kompetenzen im Kubernetes-Umfeld zu bestätigen – indem wir sie auf die CKA- und CKAD-Prüfungen vorbereiten.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungsbeispiele.
• Praktisches Arbeiten in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für individuelle Schulungen zu diesem Thema kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.
• Weitere Informationen zu CKAD finden Sie unter: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Docker ist eine Open-Source-Plattform zur Automatisierung des Prozesses des Erstellens, Bereitstellens und Betriebs von Anwendungen in Containern.

Diese dozentengeführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die Docker nutzen möchten, um Software als Container statt als traditionelle Einzelanwendungen bereitzustellen und zu verwalten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Docker zu installieren und zu konfigurieren.
• Software-Containerisierung zu verstehen und umzusetzen.
• Auf Docker basierende Anwendungen zu verwalten.
• Unterschiedliche Docker-Anwendungen und -Systeme zu vernetzen.
• Docker-Registries zu verstehen und zu bearbeiten.

Formaat des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Ganzheitliche Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
• Mehr über Docker erfahren Sie unter: https://www.docker.com

Erlernen Sie die Methoden zum Bauen, Deployen und Verwalten von containerisierten Umgebungen unter Einsatz von Docker, Kubernetes und OpenShift. Dieses fünftägige Praxistraining behandelt Container-Images, Arbeitslastverwaltung bei Kubernetes, Cluster-Netzwerke, Speicherplatzverwaltung, Sicherheit sowie praktische OpenShift-Verwaltungsaufgaben. Die Teilnehmer erlangen Fähigkeiten zur Betreuung moderner Container-Plattformen sowie zum Lösen von Anwendungsproblemen in Entwicklungs- und Produktivumgebungen.

In diesem von Instruktoren geleiteten Live-Kurs in Deutschland (vor Ort oder remote) erlernen die Teilnehmer, wie man Docker-Container erstellt und verwaltet sowie anschließend eine Beispielanwendung in einem Container bereitstellt. Zudem erfahren sie, wie sie containerisierte Anwendungen innerhalb eines Kubernetes-Clusters automatisieren, skalieren und administrieren können. Abschließend befasst sich der Kurs mit fortgeschrittenen Themen wie der Absicherung, Skalierung sowie Überwachung von Kubernetes-Cluster.

Am Ende des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• Docker-Container einzurichten und auszuführen.
• Einen containerisierten Server sowie eine Webanwendung bereitzustellen.
• Docker-Images zu erstellen und zu verwalten.
• Einen Docker- sowie Kubernetes-Cluster einzurichten.
• Mit Hilfe von Kubernetes eine Webanwendung in einem Cluster zu implementieren und zu verwalten.
• Einen Kubernetes-Cluster abzusichern, skalierbar zu gestalten und zu überwachen.

Docker ist eine Containerisierungsplattform, mit der reproduzierbare, portable und skalierbare Umgebungen für ML-Systeme erstellt werden.

Dieser praxisorientierte, live durchgeführte Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die vollständige ML-Pipelines mit Docker containerisieren und operationalisieren möchten.

Nach Abschluss des Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• ML-Workloads für Training, Validierung und Inferenz zu containerisieren.
• End-to-End-ML-Pipelines mit Docker und ergänzenden Tools zu entwerfen und zu orchestrieren.
• Versionierung, Reproduzierbarkeit und CI/CD für ML-Komponenten umzusetzen.
• ML-Dienste in containerisierten Umgebungen bereitzustellen, zu überwachen und zu skalieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge mit praktischen Demonstrationen.
• Praktische Übungen zum Aufbau realer ML-Pipeline-Komponenten.
• Live-Lab-Implementierung für End-to-End-containerisierte Workflows.

Optionen für die Anpassung des Kurses

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf spezifische ML-Infrastrukturbedürfnisse abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte, um die Möglichkeiten zu besprechen.

Lernziele des Kurses: Erwerb von theoretischem Wissen sowie praktischen Fähigkeiten im Umgang mit Docker und Kubernetes.

Bei der hybriden KI-Bereitstellung wird die KI-Inferenz in Cloud-, On-Premise- und Edge-Umgebungen über einheitliche, containerbasierte Workflows durchgeführt.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Profis auf fortgeschrittenem Niveau, die verteilte KI-Inferenzsysteme über heterogene Umgebungen hinweg entwerfen und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Sichere und skalierbare containerisierte KI-Dienste für Standorte mit mehreren Standorten erstellen.
• KI-Inferenz-Workloads über Docker in Cloud, lokale Server und Edge-Geräte bereitstellen.
• Orchestrierungstools integrieren, um verteilte KI-Betrieblichkeiten zu automatisieren.
• Die Latenz, Zuverlässigkeit und Resilienz der Inferenz über verschiedene Infrastrukturen hinweg optimieren.

Format des Kurses

• Geführte Präsentationen und von Experten geleitete Diskussionen.
• Umfangreiche praktische Übungen und angewandte Aufgaben.
• Experimentieren mit realen Szenarien in einer kontrollierten Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Für maßgeschneiderte Anpassungen dieses Kurses, um ihn an die Infrastruktur oder die Anwendungsfälle Ihres Unternehmens anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte, um das Training zu personalisieren.

In diesem praxisorientierten Training unter Anleitung eines Instruktors in Deutschland (vor Ort oder remote) erlernen die Teilnehmer, wie man mehrere Beispielserver in Containern installiert und anschließend automatisiert, skaliert sowie verwaltet. Daraufhin werden fortgeschrittene Themen behandelt – insbesondere Absicherung, Vernetzung und Überwachung eines Kubernetes-Clusters.

Nach Abschluss dieses Kurses können die Teilnehmer:

• Einen Docker-Container einrichten und ausführen.
• Containerisierte Datenbanken sowie Server bereitstellen.
• Ein Docker- und Kubernetes-Cluster konfigurieren.
• Mit Kubernetes verschiedene Umgebungen innerhalb desselben Clusters verwalten.
• Einen Kubernetes-Cluster absichern, skalieren und überwachen.

In diesem praxisorientierten Kurs unter Anleitung eines Experten lernen die Teilnehmenden in Deutschland die Grundlagen der Erstellung von Microservices mithilfe von Spring Cloud und Docker. Durch zahlreiche Übungen sowie die schrittweise Entwicklung exemplarischer Microservices werden ihre Kenntnisse vertieft.

Am Ende des Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Grundprinzipien von Microservices zu verstehen.
• Docker einzusetzen, um Container für Microservice-Anwendungen zu erstellen.
• Containerisierte Microservices mit Spring Cloud und Docker zu entwickeln und bereitzustellen.
• Microservices in Kombination mit Service-Discovery-Mechanismen sowie dem Spring Cloud API Gateway zu integrieren.
• Docker Compose für umfassende Integrationstests zu nutzen.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Leitung eines Dozenten in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler sowie DevOps-Ingenieure mittleren Kenntnisstands, die lernen möchten, wie man Microservices mit Spring Cloud und Docker entwickelt, bereitstellt und verwaltet.

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

• Microservices unter Verwendung von Spring Boot und Spring Cloud zu entwickeln.
• Anwendungen mithilfe von Docker sowie Docker Compose in Container zu verpacken.
• Dienstfindung, API-Gateways sowie die Kommunikation zwischen Microservices umzusetzen.
• Microservices in Produktivumgebungen zu überwachen und zu schützen.
• Microservices mithilfe von Kubernetes bereitzustellen und zu orchestrieren.