MLOps στο Kubernetes: Αυτόματες Παραγωγικές Γραμμές CI/CD για την Μηχανική Μάθηση Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης και επιστήμονες δεδομένων προηγμένου επιπέδου με ενδιάμεση έως προηγμένη εμπειρία που επιθυμούν να βελτιώσουν την απόδοση του μοντέλου DeepSeek, να ελαχιστοποιήσουν τον λανθάνοντα χρόνο και να αναπτύξουν AI λύσεις αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας σύγχρονες MLOps πρακτικές.

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

• Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα DeepSeek για αποτελεσματικότητα, ακρίβεια και επεκτασιμότητα.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για το MLOps και έκδοση μοντέλων.
• Αναπτύξτε μοντέλα DeepSeek σε υποδομές cloud και εσωτερικής εγκατάστασης.
• Παρακολουθήστε, διατηρήστε και κλιμακώστε αποτελεσματικά τις λύσεις AI.

Το DO180 είναι μια εισαγωγή σε κόντεйνερ, τα βασικά σημεία του Kubernetes και τις έννοιες της πλατφόρμας Red Hat OpenShift με εστίαση στις χειριστικές δεξιότητες.

Αυτή η καθοδήγηση από καθηγητή, ενωμένη μάθηση (online ή on-site), στοχεύει σε τεχνικούς προφεσιονάλες με βασικό ως και διαμεσαίο επίπεδο που θέλουν να μάθουν τα workflows για κόντεινερ, τα πρωτότυπα του Kubernetes και πώς να δημιουργήσουν και λειτουργίζουν εφαρμογές στο OpenShift.

Εώς το τέλος αυτής της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατασκευάζουν και διαχειρίζονται εικόνες και ρυθμίσεις κοντεινερ με βέλτιστες πρακτικές για αναπαραγωγή και ασφάλεια.
• Εγκαθιστούν και διαχειρίζονται αντικείμενα Kubernetes όπως τα pods, deployments, και services στο OpenShift.
• Χρησιμοποιούν λειτουργίες OpenShift περιλαμβάνοντας routes, buildconfigs, και το web console για να διευκολύνουν την παράδοση εφαρμογών.
• Εφαρμένη χρήση έξυπνων αποθηκευτικών, διαχείριση συνδυασμάτων και επεξεργασία secrets για stateful workloads.
• Εφαρμένη βασική ασφάλεια, RBAC, και πρακτικές παρακολούθησης για να διατηρούν υγιείς clusters και εφαρμογές.

Μορφή του μαθήματος

• Αλληλεπιδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Χειροντικές εργασίες σε ζωντανό περιβάλλον OpenShift κάθε μέρα.
• Ασκήσεις με διάφορους χαρακτηρισμούς και εργαστήρια για τον προσδιορισμό προβλημάτων.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη κατάρτιση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσετε.

Αυτή η καθοδηγούμενη εκπαίδευση in Ελλάδα (online ή on-site) αποσκοπεί σε μηχανικούς που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Helm για να εξυφάλτηση τη διαδικασία εγκατάστασης και διαχείρισης εφαρμογών Kubernetes.

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

• Να εγκαθιστούν και να ρυθμίζουν το Helm.
• Να δημιουργούν αναπαράγεις κατασκευές εφαρμογών Kubernetes.
• Να μοιράζονται εφαρμογές ως Helm charts.
• Να τρέχουν τρίτες πλευρές εφαρμογές αποθηκευμένες ως Helm charts.
• Να διαχειρίζονται τις έκδοσες των πακέτων Helm.

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 υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές λογισμικού από αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου και DevOps επαγγελματίες που επιθυμούν να μάθουν πώς να ρυθμίζουν και να διαχειρίζονται ένα τοπικό Kubernetes περιβάλλον χρησιμοποιώντας Minikube.

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

• Εγκαταστήστε και ρυθμίστε το Minikube στον τοπικό υπολογιστή τους.
• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες και την αρχιτεκτονική του Kubernetes.
• Αναπτύξτε και διαχειριστείτε κοντέινερ χρησιμοποιώντας το kubectl και τον πίνακα εργαλείων Minikube.
• Ρυθμίστε μόνιμες λύσεις αποθήκευσης και δικτύωσης για το Kubernetes.
• Χρησιμοποιήστε το Minikube για την ανάπτυξη, τη δοκιμή και τον εντοπισμό σφαλμάτων εφαρμογών.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου και DevOps μηχανικούς που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Minikube ως μέρος της ροής εργασιών ανάπτυξής τους.

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

• Ρυθμίστε και διαχειριστείτε ένα τοπικό περιβάλλον Kubernetes χρησιμοποιώντας το Minikube.
• Κατανοήστε τον τρόπο ανάπτυξης, διαχείρισης και εντοπισμού σφαλμάτων εφαρμογών στο Minikube.
• Ενσωματώστε το Minikube στους αγωγούς συνεχούς ενοποίησης και ανάπτυξης.
• Βελτιστοποιήστε τη διαδικασία ανάπτυξής τους χρησιμοποιώντας τις προηγμένες δυνατότητες του Minikube.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για τοπική ανάπτυξη Kubernetes.

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.