Docker για MLOps: Containerization Πλήρους Pipeline από Άκρη σε Άκρη Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτό το live επιμελημένο σεμινάριο σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να εμβαθύνουν τις γνώσεις τους σχετικά με την Docker, προκειμένου να εκτελέσουν εφαρμογές σε μεγαλύτερη κλίμακα διατηρώντας παράλληλα τον πλήρη έλεγχο.

Μέχρι το τέλος αυτού του σεμιναρίου, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργούν τα propres Docker images.
• Να εκτελούν και να διαχειρίζονται μεγάλο αριθμό εφαρμογών Docker.
• Να αξιολογούν διάφορες λύσεις ορχήστρασης containers και να επιλέγουν την πιο κατάλληλη.
• Να ρυθμίζουν μια διαδικασία συνεχούς ολοκλήρωσης για εφαρμογές Docker.
• Να ενσωματώνουν εφαρμογές Docker με υπάρχουσες διαδικασίες ενσωμάτωσης εργαλείων συνεχούς ανάπτυξης.
• Να ασφαλίζουν τις εφαρμογές τους Docker.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργούν δικές τους εικόνες Docker.
• Αναπτύσσουν και διαχειρίζονται μεγάλο αριθμό εφαρμογών Docker.
• Αξιολογούν διαφορετικές λύσεις ενορχήστρωσης περιεκτών και να επιλέγουν την καταλληλότερη.
• Ρυθμίζουν μια διαδικασία συνεχούς ενσωμάτωσης (continuous integration) για εφαρμογές Docker.
• Ενσωματώνουν εφαρμογές Docker σε υπάρχουσες διαδικασίες συνεχούς ενσωμάτωσης εργαλείων.
• Ασφαλίζουν τις εφαρμογές Docker τους.
• Χρησιμοποιούν το Kubernetes για να αναπτύσσουν και να διαχειρίζονται διαφορετικά περιβάλλοντα κάτω από το ίδιο σύμπλεγμα
• Ασφαλίζουν, κλιμακώνουν και παρακολουθούν ένα σύμπλεγμα Kubernetes

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε προχωρημένους μηχανικούς ΤΝ και επιστήμονες δεδομένων με μεσαία έως προχωρημένη εμπειρία που επιθυμούν να βελτιώσουν την απόδοση των μοντέλων DeepSeek, να μειώσουν την καθυστέρηση και να αναπτύξουν λύσεις ΤΝ αποδοτικά χρησιμοποιώντας σύγχρονες πρακτικές MLOps.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Βελτιστοποιούν μοντέλα DeepSeek για αποδοτικότητα, ακρίβεια και κλιμάκωση.
• Εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για MLOps και έκδοση μοντέλων.
• Αναπτύσσουν μοντέλα DeepSeek σε cloud και on-premise υποδομές.
• Παρακολουθούν, συντηρούν και κλιμακώνουν λύσεις ΤΝ αποτελεσματικά.

Μάθετε πώς να δημιουργείτε, να αναπτύσσετε και να διαχειρίζεστε περιβάλλοντα container χρησιμοποιώντας Docker, Kubernetes και OpenShift. Αυτή η πενθήμερη, πρακτική εκπαίδευση καλύπτει είδωλα container, φόρτους εργασίας Kubernetes, δικτύωση συμπλέγματος, αποθηκευτικό χώρο, ασφάλεια, παρακολούθηση και πρακτική διαχείριση OpenShift. Οι συμμετέχοντες αποκτούν τις δεξιότητες που απαιτούνται για τη λειτουργία σύγχρονων πλατφορμών container και την επίλυση προβλημάτων εφαρμογών σε περιβάλλοντα ανάπτυξης και παραγωγής.

Σε αυτή την εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά στο Ελλάδα (δια ζώσης ή εξ αποστάσεως), οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να δημιουργούν και να διαχειρίζονται Docker containers, και στη συνέχεια να αναπτύσσουν μια δειγματική εφαρμογή μέσα σε ένα container. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν επίσης πώς να αυτοματοποιούν, να κλιμακώνουν και να διαχειρίζονται τις εφαρμογές τους σε container μέσα σε ένα cluster Kubernetes. Τέλος, η εκπαίδευση προχωρά σε πιο προχωρημένα θέματα, καθοδηγώντας τους συμμετέχοντες στη διαδικασία ασφάλισης, κλιμάκωσης και παρακολούθησης ενός cluster Kubernetes.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαθιστούν και να εκτελούν ένα Docker container.
• Αναπτύσσουν έναν server και μια web εφαρμογή σε container.
• Δημιουργούν και να διαχειρίζονται Docker images.
• Εγκαθιστούν ένα cluster Docker και Kubernetes.
• Χρησιμοποιούν το Kubernetes για την ανάπτυξη και διαχείριση μιας web εφαρμογής σε cluster.
• Ασφαλίζουν, κλιμακώνουν και παρακολουθούν ένα cluster Kubernetes.

Στόχοι της εκπαίδευσης: Απόκτηση θεωρητικών και επιχειρησιακών δεξιοτήτων σε Docker και Kubernetes.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Ελλάδα (online ή επί τόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να δημιουργούν, να αναπτύσσουν και να διαχειρίζονται ροές εργασίας μηχανικής μάθησης στο Kubernetes.

Κατά το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι ικανοί να:

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Kubeflow σε περιβάλλον on-premise και στο cloud.
• Δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να διαχειριστούν ροές εργασίας ML βασισμένες σε контейνέρες Docker και Kubernetes.
• Εκτελέσουν πλήρεις γραμμές συναρμολογής μηχανικής μάθησης σε ποικίλα αρχιτεκτονικά σχέδια και περιβάλλοντα cloud.
• Χρησιμοποιήσουν το Kubeflow για την δημιουργία και τη διαχείριση τετραδίων σημειώσεων (notebooks) Jupyter.
• Δημιουργήσουν φορτία εργασίας εκπαίδευσης ML, ρύθμισης υπερπαράμετρων και παροχής υπηρεσιών (serving) σε πολλαπλές πλατφόρμες.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να αξιολογήσουν τις διαθέσιμες σήμερα προσεγγίσεις και εργαλεία προκειμένου να λάβουν μια ευφυή απόφαση για την πορεία προς την υιοθέτηση του MLOps στον οργανισμό τους.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαθιστούν και διαμορφώνουν διάφορα πλαίσια και εργαλεία MLOps.
• Συγκροτούν την κατάλληλη ομάδα με τις κατάλληλες δεξιότητες για τη δημιουργία και υποστήριξη ενός συστήματος MLOps.
• Προετοιμάζουν, επικυρώνουν και διαχειρίζονται εκδόσεις δεδομένων για χρήση από μοντέλα ML.
• Κατανοούν τα συστατικά ενός pipeline ML και τα εργαλεία που απαιτούνται για τη δημιουργία του.
• Πειραματίζονται με διαφορετικά πλαίσια μηχανικής μάθησης και διακομιστές για ανάπτυξη σε παραγωγικό περιβάλλον.
• Λειτουργικοποιούν ολόκληρη τη διαδικασία Μηχανικής Μάθησης ώστε να είναι αναπαραγώγιμη και συντηρήσιμη.