Docker für MLOps: End-to-End-Containerisierung von Pipelines Schulung

Diese dozentengeleitete, Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die ihre Docker-Kenntnisse erweitern möchten, um Anwendungen in einem grösseren Massstab bereitzustellen und dabei die Kontrolle zu behalten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• eigene Docker-Images zu erstellen.
• zahlreiche Docker-Anwendungen zu deployen und zu verwalten.
• verschiedene Container-Orchestrierungs-Lösungen zu evaluieren und die passendste auszuwählen.
• einen Continuous-Integration-Prozess für Docker-Anwendungen einzurichten.
• Docker-Anwendungen in bestehende CI/CD-Tools-Integrationsprozesse zu integrieren.
• ihre Docker-Anwendungen abzusichern.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer_innen:

• eigene Docker-Images erstellen können.
• viele Docker-Anwendungen bereitstellen und verwalten können.
• verschiedene Container-Orchestrierungslösungen evaluieren und die am besten geeignete auswählen können.
• einen Continuous-Integration-Prozess für Docker-Anwendungen einrichten können.
• Docker-Anwendungen in bestehende Continuous-Integration-Workflows integrieren können.
• ihre Docker-Anwendungen absichern können.
• Kubernetes verwenden können, um verschiedene Umgebungen innerhalb desselben Clusters zu bereitstellen und zu verwalten.
• einen Kubernetes-Cluster sichern, skalieren und überwachen können.

Diese von Instruktoren geleitete, Live-Schulung in Schweiz (Online oder vor Ort) richtet sich an KI-Ingenieure und Data Scientists auf fortgeschrittenem Niveau mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die ihre Fähigkeit zur Leistungssteigerung von DeepSeek-Modellen, zur Minimierung der Latenzzeit und zur effizienten Bereitstellung von KI-Lösungen mithilfe moderner MLOps-Praktiken verbessern möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• DeepSeek-Modelle hinsichtlich Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit optimieren.
• Beste Praktiken für MLOps und Modellversionierung umsetzen.
• DeepSeek-Modelle in Cloud- und On-Premise-Infrastrukturen bereitstellen.
• KI-Lösungen überwachen, warten und effektiv skalieren.

Docker ist eine Containerisierungsplattform, die konsistente, portable und reproduzierbare Umgebungen für KI- und Machine-Learning-Workloads ermöglicht.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Kenntnisstand, die ML-Codebasen, Abhängigkeiten und Modelle mit Docker verpacken möchten, um zuverlässige Entwicklungsprozesse bis zur Produktionsfreigabe zu gewährleisten.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Docker-Images für KI- und ML-Anwendungen zu erstellen und zu verwalten.
• Machine-Learning-Pipelines, Tools und Abhängigkeiten in Containern zu betreiben.
• Docker-Umgebungen hinsichtlich Leistung und Portabilität zu optimieren.
• Containerisierte ML-Dienste in verschiedenen Laufzeitumgebungen bereitzustellen.

Kursformat

• Konzeptveranschaulichungen, unterstützt durch geführte Diskussionen.
• Praxisnahe Übungen mit Fokus auf realitätsnahe Containerisierungsaufgaben.
• Praktische Umsetzung in Live-Lab-Dockerumgebungen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um diese Schulung an Ihre organisatorischen Anforderungen anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

CI/CD für KI ist ein strukturierter Ansatz zur Automatisierung der Modellverpackung, Tests, Containerisierung und Bereitstellung mittels Continuous Integration und Continuous Delivery Pipelines.

Diese von Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Niveau, die Ende-zu-Ende-AI-Modell-Lieferketten mit Docker- und CI/CD-Plattformen automatisieren möchten.

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

• Automatisierte Pipelines zum Erstellen und Testen von AI-Modellcontainern zu erstellen.
• Versionskontrolle und Reproduzierbarkeit für Modelllebenszyklen zu implementieren.
• Automatisierte Bereitstellungsstrategien für AI-Dienste zu integrieren.
• CI/CD-Best Practices, die auf Machine-Learning-Operationen zugeschnitten sind, anzuwenden.

Kursformat

• Dozentengeleitete Präsentationen und technische Diskussionen.
• Praktische Labore und praktische Implementierungsübungen.
• Realistische CI/CD-Workflow-Simulationen in einer kontrollierten Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Wenn Ihre Organisation maßgeschneiderte Pipeline-Workflows oder Plattformintegrationen benötigt, kontaktieren Sie uns bitte, um diesen Kurs anzupassen.

Das Certified Kubernetes Administrator (CKA)-Programm wurde von der Linux Foundation und der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) ins Leben gerufen.

Kubernetes ist heute eine führende Plattform zur Orchestrierung von Containern.

NobleProg bietet seit 2015 Schulungen in den Bereichen Docker & Kubernetes an. Mit mehr als 360 erfolgreich abgeschlossenen Schulungsprojekten haben wir uns zu einem der bekanntesten Schulungsanbieter weltweit im Bereich Containerisierung entwickelt.

Seit 2019 unterstützen wir unsere Kunden auch dabei, ihre Leistungen in einer K8s-Umgebung durch Bestehen der CKA- und CKAD-Prüfungen unter Beweis zu stellen.

Dieser instruktionsgeleitete Live-Trainingskurs (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren und Kubernetes-Nutzer, die ihr Wissen durch Absolvieren der CKA-Prüfung bestätigen möchten.

Der Kurs liegt zudem im Fokus auf dem Erwerb praktischer Erfahrungen in der Kubernetes-Administration. Daher empfehlen wir die Teilnahme auch dann, wenn Sie nicht vorhaben, die CKA-Prüfung abzulegen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisanteile.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um ein maßgeschneidertes Schulungsangebot für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
• Weitere Informationen zur CKA-Zertifizierung finden Sie unter: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Das Programm für den Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) wurde von der Linux Foundation und der Cloud Native Computing Foundation (CNCF), dem Trägerunternehmen von Kubernetes, entwickelt.

Dieser instruktionsgesteuerte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler, die ihre Fähigkeiten im Entwurf, Aufbau, Konfiguration und der Freigabe cloudnativer Anwendungen für Kubernetes unter Beweis stellen möchten.

Das Training konzentriert sich zudem auf den Erwerb praktischer Erfahrung in der Entwicklung von Kubernetes-Anwendungen. Wir empfehlen daher die Teilnahme auch dann, wenn Sie nicht beabsichtigen, die CKAD-Prüfung abzulegen.

NobleProg bietet seit 2015 Schulungen zu Docker und Kubernetes an. Mit mehr als 360 erfolgreich abgeschlossenen Schulungsprojekten haben wir uns zu einem der weltweit bekanntesten Anbieter von Schulungen im Bereich Containerisierung entwickelt. Seit 2019 unterstützen wir unsere Kundinnen und Kunden dabei, ihre Leistungen in einer Kubernetes-Umgebung nachzuweisen, indem wir sie auf die CKA- und CKAD-Prüfungen vorbereiten und sie zum Bestehen ermutigen.

Form der Schulung

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxiselemente.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Labor-Umgebung.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses

• Um eine individuelle Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
• Weitere Informationen zu CKAD finden Sie hier: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die Docker nutzen möchten, um Software als Container zu bereitstellen und zu verwalten, anstatt sie als traditionelle standalone-Software zu betreiben.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Docker zu installieren und zu konfigurieren.
• Software-Containerisierung zu verstehen und umzusetzen.
• dockerbasierte Anwendungen zu verwalten.
• verschiedene Docker-Anwendungen und Systeme zu vernetzen.
• Docker-Registries zu verstehen und zu bearbeiten.

Lernen Sie, wie containerisierte Umgebungen mit Docker, Kubernetes und OpenShift erstellt, bereitgestellt und verwaltet werden. Dieser fünftägige Workshop mit praktischen Übungen behandelt Container-Images, Kubernetes-Workloads, Cluster-Netzwerkverbindungen, Speicher, Sicherheit, Überwachung und die praktische Administration von OpenShift. Die Teilnehmenden erwerben die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um moderne Container-Plattformen zu betreiben und Anwendungen in Entwicklungs- und Produktionsumgebungen zu troubleshooten.

In dieser live stattfindenden Schulung mit Instruktoren in Schweiz (vor Ort oder remote) erlernen die Teilnehmer den Umgang mit der Erstellung und Verwaltung von Docker-Containern sowie das Bereitstellen einer Beispielanwendung innerhalb eines Containers. Die Teilnehmer lernen ausserdem, wie sie ihre containerisierten Anwendungen in einem Kubernetes-Cluster automatisieren, skalieren und verwalten können. Anschliessend behandelt die Schulung fortgeschrittene Themen und führt die Teilnehmer durch den Prozess der Absicherung, Skalierung und Überwachung eines Kubernetes-Clusters.

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

• Einen Docker-Container einzurichten und auszuführen.
• Einen containerisierten Server und eine Webanwendung bereitzustellen.
• Docker-Images zu erstellen und zu verwalten.
• Einen Docker- und Kubernetes-Cluster einzurichten.
• Kubernetes zum Bereitstellen und Verwalten einer clustergestützten Webanwendung zu nutzen.
• Einen Kubernetes-Cluster abzusichern, zu skalieren und zu überwachen.

Schulungsziele: Vermittlung theoretischer und praktischer Kompetenzen im Umgang mit Docker und Kubernetes.

GPU-Beschleunigung ist entscheidend, um hochperformante Deep-Learning-Anwendungen skalierbar und effizient auszuführen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte mit mittleren Vorkenntnissen, die GPU-fähige KI-Aufgaben in Docker-Containern konfigurieren, optimieren und ausführen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

• GPU-fähige Container für Training und Inferenz erstellen und ausführen können.
• CUDA, Treiber und Laufzeitbibliotheken für containerisierte KI-Workflows konfigurieren können.
• Die Ressourcenallokation und Isolation für GPU-intensive Anwendungen optimieren können.
• Skalierbare, containerisierte Deep-Learning-Services in Produktionsumgebungen bereitstellen können.

Kursformat

• Interaktiver Unterricht unterstützt durch Praxisbeispiele.
• Übungsbasierte Praxis mit Fokus auf GPU-Entwicklung.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für maßgeschneidertes Training, das an Ihre Infrastruktur oder Ihren GPU-Stack angepasst ist, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Kubeflow ist eine Open-Source-Plattform zur Vereinfachung des Aufbaus, des Trainings und der Bereitstellung von Machine-Learning-Workloads auf Kubernetes.

Diese von Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit Grundlagen- bis Fortgeschrittenenkenntnissen, die zuverlässige ML-Workflows mit Kubeflow aufbauen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer die folgenden Fähigkeiten erworben haben:

• Das Kubeflow-Ökosystem und die Kernkomponenten navigieren.
• Reproduzierbare Workflows mit Kubeflow Pipelines erstellen.
• Skalierbare Trainings-Jobs auf Kubernetes ausführen.
• Machine-Learning-Modelle effizient mit Kubeflow Serving bereitstellen.

Format des Kurses

• Geführte Präsentationen und kollaborative Diskussionen.
• Praxisnahe Labs mit realen Kubeflow-Komponenten.
• Praktische Übungen zum Aufbau von End-to-End-ML-Workflows.

Optionen zur Kursanpassung

• Anpassungen dieser Schulung können vereinbart werden, um sie an den Technologie-Stack und die Projektanforderungen Ihres Teams anzupassen.

Dieses unter Anleitung durchgeführte Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die die aktuell verfügbaren Ansätze und Werkzeuge evaluieren möchten, um eine fundierte Entscheidung über den weiteren Weg zur Einführung von MLOps in ihrer Organisation zu treffen.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Verschiedene MLOps-Frameworks und -Werkzeuge zu installieren und zu konfigurieren.
• Ein Team mit den richtigen Kompetenzen für den Aufbau und die Unterstützung eines MLOps-Systems zusammenzustellen.
• Daten für die Nutzung durch ML-Modelle vorzubereiten, zu validieren und zu versionieren.
• Die Komponenten einer ML-Pipeline sowie die dafür benötigten Werkzeuge zu verstehen.
• Verschiedene Frameworks und Server für maschinelles Lernen zur Bereitstellung in der Produktion zu evaluieren.
• Den gesamten Prozess des maschinellen Lernens betriebsbereit zu machen, sodass er reproduzierbar und wartbar ist.

MLOps auf Kubernetes ist ein Framework zur Automatisierung des Trainierens, Validierens, Verpackens und Bereitstellens von Machine-Learning-Modellen mithilfe von containerisierten Pipelines und GitOps-Workflows.

Dieser vom Instructor geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Praktiker mit mittleren Kenntnissen, die automatisierte, skalierbare MLOps-Pipelines auf Kubernetes erstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses können die Teilnehmer:

• Durchgängige CI/CD-Pipelines für maschinelles Lernen entwerfen.
• GitOps-Workflows für die Modellbereitstellung und -versionierung implementieren.
• Das Training, Testing und Verpacken von ML-Modellen automatisieren.
• Monitoring-, Alerting- und Rollback-Strategien integrieren.

Format des Kurses

• Instructor-gestützte Präsentationen und technische Vertiefungen.
• Praktische Übungen zur Erstellung realer CI/CD-Workflows.
• Live-Lab-Praxis beim Bereitstellen von ML-Arbeitslasten auf Kubernetes.

Optionen zur Kursanpassung

• Organisationen können maßgeschneiderte Inhalte anfordern, die auf ihre internen MLOps-Tools und Infrastrukturen abgestimmt sind.