MLOps auf Kubernetes: CI/CD-Pipelines für maschinelles Lernen Schulung

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.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Plattformingenieure und DevOps Fachleute, die die Skalierung von Anwendungen mit Microservices und Kubernetes beherrschen möchten.

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

• Skalierbare Microservices-Architekturen entwerfen und implementieren.
• Anwendungen auf Kubernetes-Clustern bereitzustellen und zu verwalten.
• Nutzung von Helm-Diagrammen für die effiziente Bereitstellung von Services.
• Den Zustand von Microservices in der Produktion zu überwachen und zu erhalten.
• Best Practices für Sicherheit und Compliance in einer Kubernetes-Umgebung anwenden.

Kubernetes ist eine Container-Orchestrierungsplattform, die häufig zur Verwaltung verteilter Anwendungen im großen Maßstab eingesetzt wird.

Diese von einem Dozenten geführte, live Trainingseinheit (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die KI- und maschinelles Lernen (ML) einsetzen möchten, um die Kubernetes-Ressourcenverwaltung, Scheduling-Entscheidungen und Autoskalierungsstrategien zu optimieren.

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

• KI/ML-Modelle zur Verbesserung von Workload-Scheduling-Entscheidungen in Kubernetes anzuwenden.
• Vorhersageanalyse zur Optimierung der CPU-, GPU- und Speicherzuordnung zu nutzen.
• Intelligente Autoskalierung mit Verstärkungslernen und Metrikvorhersage umzusetzen.
• Infrastrukturkosten und Latenz durch automatisierte Ressourcenoptimierung zu reduzieren.

Format des Kurses

• Dozentengeleitete technische Präsentationen und tiefgehende Diskussionen.
• Hands-on-Lab-Arbeit mit echten Kubernetes-Clustern.
• Praktische Übungen zur Anwendung von KI-Modellen in realen Betriebsszenarien.

Kursanpassungsoptionen

• Um diesen Kurs an Ihre Plattform-Setup oder operative Anforderungen anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte für Anpassungen.

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 Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Kubernetes-Praktiker, die sich auf die CKS-Prüfung vorbereiten möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer wissen, wie man Kubernetes-Umgebungen und containerbasierte Anwendungen während der verschiedenen Stufen des Lebenszyklus einer Anwendung sicher macht: Build, Bereitstellung und Laufzeit.

Dieses 7-tägige Programm bietet eine umfassende, praxisorientierte Einführung in das Design, die Bereitstellung und den Betrieb von cloud-native Anwendungen unter Verwendung moderner DevOps-Praktiken.

Die Teilnehmer werden lernen, wie sie skalierbare Microservices-Architekturen entwerfen, Container-Umgebungen optimieren und Produktionsworkloads mit Kubernetes verwalten. Der Kurs behandelt fortgeschrittene Bereitstellungsstrategien, GitOps-basierte Automatisierung und Observabilitätstechniken zur Gewährleistung der Systemzuverlässigkeit und Leistung.

Ein starker Fokus liegt auf realen Betriebsausforderungen, einschließlich Inzidentmanagement, Ausfall-Simulation und Ursachenanalyse. Das Programm schließt mit der Verwendung von künstlich-intelligent gestützten Tools zur Unterstützung bei der Fehlerbehebung und zur Beschleunigung operativer Entscheidungsfindung ab.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer ein klares Verständnis dafür haben, wie sie resiliante verteilte Systeme in einer Kubernetes-basierten Umgebung erstellen, bereitstellen, überwachen und warten können.

Docker ist eine Containerisierungsplattform, die zur Erstellung reproduzierbarer, portabler und skalierbarer Umgebungen für ML-Systeme verwendet wird.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene technische Fachleute, die lernen möchten, vollständige ML-Pipelines unter Verwendung von Docker zu containerisieren und zu operationalisieren.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ML-Trainings-, Validierungs- und Inferenzworkloads containerisieren.
• End-to-End-ML-Pipelines unter Verwendung von Docker und unterstützenden Tools entwerfen und orchestrieren.
• Versionierung, Reproduzierbarkeit und CI/CD für ML-Komponenten implementieren.
• ML-Services in containerisierten Umgebungen bereitstellen, überwachen und skalieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen mit praktischen Demonstrationen.
• Praktische Übungen, die sich auf das Erstellen realer ML-Pipeline-Komponenten konzentrieren.
• Live-Lab-Implementierung für end-to-end containerisierte Workflows.

Kursanpassungsoptionen

• Für angepasste Schulungen, die sich an spezifische ML-Infrastrukturbedürfnisse anpassen, kontaktieren Sie uns für Diskussionen über Optionen.

Dieses von einem Dozenten geleitete, Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Helm nutzen möchten, um den Prozess des Installierens und Verwaltens von Kubernetes-Anwendungen zu vereinfachen.

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

• Helm zu installieren und zu konfigurieren.
• Wiederholbare Builds von Kubernetes-Anwendungen zu erstellen.
• Anwendungen als Helm-Charts zu teilen.
• Drittanbieteranwendungen, die als Helm-Charts gespeichert sind, auszuführen.
• Realeases von Helm-Paketen zu verwalten.

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 von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene Softwareentwickler und DevOps Fachleute, die lernen möchten, wie man eine lokale Kubernetes Umgebung mit Minikube einrichtet und verwaltet.

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

• Minikube auf ihrem lokalen Rechner zu installieren und zu konfigurieren.
• Die grundlegenden Konzepte und die Architektur von Kubernetes zu verstehen.
• Container mit kubectl und dem Minikube Dashboard bereitstellen und verwalten.
• Persistente Speicher- und Netzwerklösungen für Kubernetes einrichten.
• Minikube für die Entwicklung, das Testen und das Debuggen von Anwendungen nutzen.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und DevOps-Ingenieure, die Minikube als Teil ihres Entwicklungsworkflows nutzen möchten.

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

• Eine lokale Kubernetes Umgebung mit Minikube einzurichten und zu verwalten.
• Verstehen, wie man Anwendungen auf Minikube einsetzt, verwaltet und debuggt.
• Minikube in ihre Continuous Integration und Deployment Pipelines zu integrieren.
• Ihren Entwicklungsprozess mit Hilfe der fortgeschrittenen Funktionen von Minikube zu optimieren.
• Best Practices für die lokale Kubernetes Entwicklung anwenden.

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.