MLOps στο Kubernetes: Αγωγοί CI/CD για Μηχανική Μάθηση Κομμάτι εκπαίδευσης

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένου επιπέδου μηχανικούς πλατφόρμας και επαγγελματίες DevOps που επιθυμούν να αποκτήσουν εξειδικευμένες γνώσεις στη κλιμάκωση εφαρμογών χρησιμοποιώντας μικροϋπηρεσίες και Kubernetes.

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

• Σχεδιάζουν και υλοποιούν κλιμακούμενες αρχιτεκτονικές μικροϋπηρεσιών.
• Αναπτύσσουν και διαχειρίζονται εφαρμογές σε συμπλέγματα Kubernetes.
• Αξιοποιούν γραφήματα Helm για αποτελεσματική ανάπτυξη υπηρεσιών.
• Παρακολουθούν και διατηρούν την υγεία των μικροϋπηρεσιών στην παραγωγή.
• Εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για ασφάλεια και συμμόρφωση σε περιβάλλον Kubernetes.

Αυτή η εκπαίδευση με καθηγητή, που παρέχεται ζωντανά σε Ελλάδα (online ή στο χώρο του πελάτη), απευθύνεται σε χρήστες Kubernetes που επιθυμούν να προετοιμαστούν για την εξέταση CKS.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα γνωρίζουν πώς να εξασφαλίσουν τα περιβάλλοντα Kubernetes και τις εφαρμογές βασισμένες σε containers σε όλα τα στάδια του κύκλου ζωής μιας εφαρμογής: ανάπτυξη (build), διάθεση (deployment) και λειτουργία (runtime).

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή σε φυσικό χώρο), απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Helm για να απλοποιήσουν τη διαδικασία εγκατάστασης και διαχείρισης εφαρμογών Kubernetes.

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

• Να εγκαθιστούν και να ρυθμίζουν το Helm.
• Να δημιουργούν επαναλήψιμες κατασκευές εφαρμογών Kubernetes.
• Να μοιράζονται εφαρμογές ως διαγράμματα Helm (charts).
• Να εκτελούν εφαρμογές τρίτων που έχουν αποθηκευτεί ως διαγράμματα Helm.
• Να διαχειρίζονται εκδόσεις πακέτων Helm.

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 προγραμματιστές λογισμικού και επαγγελματίες DevOps αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να ρυθμίζουν και να διαχειρίζονται ένα τοπικό περιβάλλον Kubernetes χρησιμοποιώντας το Minikube.

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

• Εγκαθιστούν και ρυθμίζουν το Minikube στον τοπικό τους υπολογιστή.
• Κατανοούν τις βασικές έννοιες και την αρχιτεκτονική του Kubernetes.
• Αναπτύσσουν και διαχειρίζονται containers χρησιμοποιώντας το kubectl και τον πίνακα ελέγχου του Minikube.
• Ρυθμίζουν λύσεις μόνιμης αποθήκευσης και δικτύωσης για το Kubernetes.
• Αξιοποιούν το Minikube για την ανάπτυξη, δοκιμή και αποσφαλμάτωση εφαρμογών.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου και μηχανικούς DevOps που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Minikube ως μέρος της ροής εργασίας ανάπτυξής τους.

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

• Να διαμορφώνουν και να διαχειρίζονται ένα τοπικό περιβάλλον Kubernetes χρησιμοποιώντας το Minikube.
• Να κατανοούν τον τρόπο ανάπτυξης, διαχείρισης και αποσφαλμάτωσης εφαρμογών στο Minikube.
• Να ενσωματώνουν το Minikube στις ροές συνεχούς ενσωμάτωσης και συνεχούς εγκατάστασης (CI/CD).
• Να βελτιστοποιούν τη διαδικασία ανάπτυξής τους χρησιμοποιώντας τις προηγμένες λειτουργίες του Minikube.
• Να εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για την τοπική ανάπτυξη Kubernetes.

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.