Docker για MLOps: Πλήρης Δοχευμένη Συμβάτωση Pipeline Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση διδάκτορων (online ή on-site) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να εξασφαλίζουν τον υψηλότερο βαθμό γνώσης Docker, προκειμένου να διαχειρίζονται την κλίμακα των εφαρμογών τους με αύξηση του έλεγχου.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Να κατασκευάζουν τις δικές τους εικόνες Docker.
• Να διαχειρίζονται μεγάλη πλήθος εφαρμογών Docker.
• Να αξιολογούν διαφορετικές λύσεις χορήγησης container και να επιλέγουν τη σωστότερη.
• Να θεσπίζουν διαδικασίες συνεχούς ολοκλήρωσης για εφαρμογές Docker.
• Να ολοκληρώνουν την ολοκλήρωση εφαρμογών Docker με υπάρχοντες διαδικασίες συνεχούς ολοκλήρωσης.
• Να εξασφαλίζουν την ασφάλεια των εφαρμογών Docker τους.

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

• Δημιουργήστε τις δικές τους Docker εικόνες.
• Ανάπτυξη και διαχείριση μεγάλου αριθμού Docker εφαρμογών .
• Αξιολογήστε διαφορετικές λύσεις ενορχήστρωσης κοντέινερ και επιλέξτε την καταλληλότερη.
• Ρυθμίστε μια διαδικασία συνεχούς ενοποίησης για Docker εφαρμογές.
• Ενσωματώστε τις εφαρμογές Docker με τις υπάρχουσες διαδικασίες ενοποίησης συνεχών εργαλείων.
• Ασφαλίστε τις Docker εφαρμογές τους.
• Χρησιμοποιήστε το Kubernetes για να αναπτύξετε και να διαχειριστείτε διαφορετικά περιβάλλοντα στο ίδιο σύμπλεγμα
• Ασφαλίστε, κλιμακώστε και παρακολουθήστε ένα Kubernetes σύμπλεγμα

Αυτή η εκπαιδευτική προετοιμασία με καθοδηγητή, η οποία διεξάγεται ζωντανά σε <τοποθεσία> (εξ αποστάσεως ή δια ζώσης), απευθύνεται σε μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης και επιστήμονες δεδομένων προχωρημένου επιπέδου με εμπειρία από μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να βελτιώσουν την απόδοση των μοντέλων DeepSeek, να ελαχιστοποιήσουν τη καθυστέρηση και να αναβαθμίσουν λύσεις τεχνητής νοημοσύνης με αποδοτικό τρόπο, χρησιμοποιώντας σύγχρονες πρακτικές MLOps.

Μέχρι το τέλος αυτής της προετοιμασίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Βελτιστοποιούν τα μοντέλα DeepSeek για αποδοτικότητα, ακρίβεια και επεκτασιμότητα.
• Εφαρμόζουν τις καλύτερες πρακτικές για το MLOps και τη διαχείριση εκδόσεων μοντέλων.
• Αναβαθμίζουν τα μοντέλα DeepSeek σε υποδομές cloud και τοπικές υποδομές.
• Εποπτεύουν, συντηρούν και κλιμακώνουν λύσεις τεχνητής νοημοσύνης με αποτελεσματικό τρόπο.

O Docker είναι μια πλατφόρμα κατασκευής που επιτρέπει συνεκτικά, μεταφερόμενα και αναδημιουργούμενα περιβάλλοντα για φορτώσεις AI και machine learning.

Αυτή η εκπαίδευση, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή on-site), απευθύνεται σε προς τα μέσα επαγγελματίες που επιθυμούν να διαχειριστούν κωδικούς ML, αναφέρεις και μοντέλα χρησιμοποιώντας το Docker για έγκυρες εργασίες από ανάπτυξη σε παραγωγή.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατασκευάζουν και διαχειρίζονται εικόνες Docker που είναι εξειδικευμένες για εφαρμογές AI και ML.
• Κατασκευάζουν απομονωμένες πλήρη φορτώσεις machine learning, εργαλεία και αναφέρεις.
• Βελτιώνουν τα περιβάλλοντα Docker για απόδοση και μεταφορικότητα.
• Κατασκευάζουν υπηρεσίες ML σε διάφορα περιβάλλοντα εκτέλεσης.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Δειγματοδότηση εννοιών υποστηριζόμενων από καθοδηγημένη συζήτηση.
• Εργασίες με χειρονομία εστιασμένες σε πρακτικές κατασκευή πληθύσμα.
• Πρακτική εφαρμογή χρησιμοποιώντας live-lab περιβάλλον Docker.

Επιλογές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να προσαρμόσετε αυτήν την εκπαίδευση στο περιβάλλον του οργανισμού σας, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το διορθώσετε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να διαχειριστούν ροές εργασιών μηχανικής μάθησης στο Kubernetes.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Kubeflow στην εγκατάσταση και στο cloud χρησιμοποιώντας AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Δημιουργήστε, αναπτύξτε και διαχειριστείτε ροές εργασίας ML με βάση Docker κοντέινερ και Kubernetes.
• Εκτελέστε ολόκληρους αγωγούς μηχανικής εκμάθησης σε διαφορετικές αρχιτεκτονικές και περιβάλλοντα cloud.
• Χρήση του Kubeflow για δημιουργία και διαχείριση φορητών υπολογιστών Jupyter.
• Δημιουργήστε εκπαίδευση ML, συντονισμό υπερπαραμέτρων και εξυπηρέτηση φόρτου εργασίας σε πολλές πλατφόρμες.

Αυτή η εκπαιδευτική εξ αποστάσεως, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να διατέθεσουν φόρτο εργασίας μηχανικής μάθησης σε έναν server AWS EC2.

Εως το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Kubernetes, Kubeflow και άλλη απαραίτητη λογισμικό στο AWS.
• Να χρησιμοποιήσουν EKS (Elastic Kubernetes Service) για να εξυπηρητήσουν την απλοποίηση της προσωπικοποίησης μιας κλάδου Kubernetes στο AWS.
• Να δημιουργήσουν και να διαθέσουν έναν πίπα παραγωγής Kubernetes για την αυτόματη εκτέλεση και διαχείριση μοντέλων ML σε παραγωγή.
• Να εκπαιδεύσουν και να διαθέσουν TensorFlow μοντέλα ML σε πολλά GPUs και υπολογιστές τρέχοντας παράλληλα.
• Να εκμεταλλευτούν άλλες διαχειριζόμενες υπηρεσίες AWS για την επέκταση μιας εφαρμογής ML.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία υπόκειται στην καθοδήγηση του δάσκαλου (online ή on-site), απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να καταφέρουν να εφαρμόσουν φορτία δουλειάς μηχανικής μάθησης στο Azure cloud.

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

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Kubernetes, Kubeflow και άλλες απαραίτητες λογισμικές στο Azure.
• Να χρησιμοποιήσουν την Azure Kubernetes Service (AKS) για να απλοποιήσουν τη δουλειά της εκκίνησης μιας κλωβοδέσμης Kubernetes στο Azure.
• Να δημιουργήσουν και να καταφέρουν να εφαρμόσουν ένα κλωβό πίπελα Kubernetes για την αυτομάτο χειρισμό και διαχείριση ML μοντέλων σε παραγωγή.
• Να εκπαιδεύσουν και να εφαρμόσουν TensorFlow ML μοντέλα σε διάφορες GPUs και υπολογιστές που λειτουργούν σε παράλληλη λειτουργία.
• Να εκμεταλλευτούν άλλες διαχειρισμένες υπηρεσίες AWS για να επεκταθούν σε μια ML εφαρμογή.

Kubeflow είναι ένα ανοιχτό πλατφόρμα λογισμικού σχεδιασμένη να διευκολύνει την κατασκευή, εκπαίδευση και η εφαρμογή φορτίων εργασίας μηχανικής μάθησης σε Kubernetes.

Αυτή η κατεύθυνση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού, ζωντανά (online ή in-person) στοχεύει σε προфессионаλές αρχικού μέχρι διαμεσολαβητή επιπέδου, που θέλουν να κατασκευάσουν αξιόπιστα ροές εργασίας ML με τη χρήση Kubeflow.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της κατεύθυνσης, οι συμμετέχοντες θα εκτελέσουν τις δεξιότητες να:

• Να περιηγήσουν στο εκοσύστημα και τα βασικά συστατικά Kubeflow.
• Να κατασκευάζουν αναπαραγωγή ροές εργασίας με Kubeflow Pipelines.
• Να τρέχουν κλιμακώδη προσωπικές εργασίες στο Kubernetes.
• Να εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης αποδοτικά χρησιμοποιώντας Kubeflow Serving.

Μορφή του μαθήματος

• Οδηγούμενες παρουσιάσεις και συλλογικές συζητήσεις.
• Εργασίες εφαρμογών με πραγματικά συστατικά Kubeflow.
• Πρακτικές εξασκήσεις για την κατασκευή ροών ML από την αρχή μέχρι το τέλος.

Εξατομικεύσεις κατευθύνσεων μαθήματος

• Εξατομικευμένες εκδοχές αυτής της κατεύθυνσης μπορούν να διοργανωθούν για να συμφωνούν με το stack τεχνολογίας και τους απαιτήσεις έργου της ομάδας σας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να διαχειριστούν ροές εργασιών μηχανικής μάθησης στο Kubernetes.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Kubeflow στο premise και στο cloud.
• Δημιουργήστε, αναπτύξτε και διαχειριστείτε ροές εργασίας ML με βάση Docker κοντέινερ και Kubernetes.
• Εκτελέστε ολόκληρους αγωγούς μηχανικής εκμάθησης σε διαφορετικές αρχιτεκτονικές και περιβάλλοντα cloud.
• Χρήση του Kubeflow για δημιουργία και διαχείριση φορητών υπολογιστών Jupyter.
• Δημιουργήστε εκπαίδευση ML, συντονισμό υπερπαραμέτρων και εξυπηρέτηση φόρτου εργασίας σε πολλές πλατφόρμες.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση μέσω εκπαιδευτών (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να προχωρήσουν πέρα από τη δημιουργία μοντέλων ML και να βελτιστοποιήσουν τη διαδικασία δημιουργίας, παρακολούθησης και ανάπτυξης μοντέλων ML.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε τις MLflow και σχετικές βιβλιοθήκες και πλαίσια ML.
• Εκτιμήστε τη σημασία της δυνατότητας παρακολούθησης, της δυνατότητας αναπαραγωγής και της δυνατότητας ανάπτυξης ενός μοντέλου ML
• Αναπτύξτε μοντέλα ML σε διαφορετικά δημόσια σύννεφα, πλατφόρμες ή διακομιστές εσωτερικής εγκατάστασης.
• Κλιμακώστε τη διαδικασία ανάπτυξης ML για να φιλοξενήσει πολλούς χρήστες που συνεργάζονται σε ένα έργο.
• Ρυθμίστε ένα κεντρικό μητρώο για να πειραματιστείτε, να αναπαράγετε και να αναπτύξετε μοντέλα ML.

Αυτή η εκπαίδευση, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή onsite), απευθύνεται σε μηχανικούς που θέλουν να εξετάσουν τις διαθέσιμες προσεγγίσεις και εργαλεία σήμερα, για να λάβουν μια ορθολογική απόφαση για το δρόμο που θα ακολουθήσουν για τη υιοθέτηση MLOps σε εταιρεία τους.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν διάφορες πλατφόρμες και εργαλεία MLOps.
• Συνδυάσουν τη σωστή ομάδα με τις απαραίτητες δεξιότητες για τη κατασκευή και υποστήριξη ενός συστήματος MLOps.
• Προετοιμάσουν, ελέγχουν και διαχειρίζονται τα δεδομένα για χρήση από μοντέλα Μηχανικής Μάθησης.
• Κατανοήσουν τις συστατικές μερίδες ενός Pipeline ML και τα εργαλεία που χρειάζονται για τη δημιουργία του.
• Εξερευνήσουν διάφορες πλατφόρμες και σέρβερς μηχανικής μάθησης για εγκατάσταση σε παραγωγικό περιβάλλον.
• Επιχειρηματικοποιήσουν την ολική διαδικασία Μηχανικής Μάθησης, ώστε να γίνει αναπαραγωγική και εφαρμόσιμή.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται υπό την καθοδήγηση του εκπαιδευτικού (online ή onsite), απευθύνεται σε μηχανικούς μηχανήματος μάθησης που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Azure Machine Learning και το Azure DevOps για να εφαρμόσουν πρακτικές MLOps.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δημιουργήσουν αναδιαμορφώσιμους ρολογράφους και μοντέλα μηχανήματος μάθησης.
• Να διαχειρίζονται το κύκλο ζωής του μηχανήματος μάθησης.
• Να καταγράφουν και να αναφέρουν την ιστορία των εκδόσεων των μοντέλων, τα περιβάλλοντα και άλλα.
• Να αναπτύξουν δυναμικά εφαρμοστέα μηχανήματος μάθησης παντού.

MLOps στο Kubernetes είναι ένα πλαίσιο για την αυτομάτωση του καταδόρου, επαλήθευσης, πακέτοποίησης και διανομής μοντέλων μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας παραγωγικές γραμμές σε δοχεία και ρολόγια GitOps.

Αυτή η εκπαιδευτική παρουσίαση (online ή on-site) στοχεύει σε μεταξύ-επίπεδα εφαρμογές που θέλουν να δημιουργήσουν αυτόματες, κλιμακωτές MLOps παραγωγικές γραμμές στο Kubernetes.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι έτοιμοι να:

• Σχεδιάζουν κλιμακωτές παραγωγικές γραμμές CI/CD για τη μηχανική μάθηση.
• Εφαρμόζουν ρολόγια GitOps για τη διανομή και διαχείριση έκδοσης μοντέλων.
• Αυτοματοποιούν το καταδόρο, το δοκιμαστικό και τη πακέτοποίηση μοντέλων ML.
• Ενσωματώνουν εποπτεία, ειδοποιήσεις και στρατηγικές ανακατάστασης.

Μορφή του Μαθήματος

• Παρουσιάσεις και πλημμυρικές αναλύσεις υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή.
• Πρακτικά ασκήματα που δημιουργούν πραγματικές κλιμακωτές ροπές CI/CD.
• Πρακτική εφαρμογή σε λειτουργικό περιβάλλον κατά τη διανομή εργασιών ML στο Kubernetes.

Επιλογές Περιγραφής Μαθήματος

• Οργανισμοί μπορούν να ζητήσουν περισπασμένο περιεχόμενο συμβατό με τα εσωτερικά εργαλεία και υποδομή MLOps.