MLOps auf Kubernetes: CI/CD-Pipelines für maschinelles Lernen Schulung

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.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Plattformingenieure und DevOps-Experten, die ihre Fähigkeiten in der Skalierung von Anwendungen mit Microservices und Kubernetes vertiefen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:*

• skalierbare Microservice-Architekturen entwerfen und implementieren.
• Anwendungen auf Kubernetes-Clustern bereitstellen und verwalten.
• Helm-Charts für eine effiziente Dienstbereitstellung nutzen.
• die Gesundheit von Microservices in der Produktionsumgebung überwachen und instand halten.
• Bewährte Verfahren für Sicherheit und Compliance in einer Kubernetes-Umgebung anwenden.

Kubernetes ist eine weit verbreitete Container-Orchestrierungsplattform zur Verwaltung verteilter Anwendungen in grossen Massstäben.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Praktiker, die KI- und Machine-Learning-Techniken anwenden möchten, um den Kubernetes-Ressourceneinsatz, Scheduling-Entscheidungen und Autoscaling-Strategien zu optimieren.

Nach Abschluss dieses Programms sind die Teilnehmer in der Lage:

• KI-/ML-Modelle zur Verbesserung der Workload-Scheduling-Entscheidungen in Kubernetes einzusetzen.
• Predictive Analytics zur Optimierung der CPU-, GPU- und Speicherzuweisung zu verwenden.
• Intelligentes Autoscaling durch Reinforcement Learning und Metrikprognosen umzusetzen.
• Infrastrukturkosten und Latenzzeiten durch automatisierte Ressourcenoptimierung zu senken.

Kursformat

• Dozentenführung mit technischen Präsentationen und vertieften Diskussionen.
• Praxisnahe Laborarbeiten an realen Kubernetes-Clustern.
• Praktische Übungen zur Anwendung von KI-Modellen auf reale Betriebsszenarien.

Anpassungsmöglichkeiten für den Kurs

• Um diesen Kurs an Ihre Plattformumgebung oder betrieblichen Anforderungen anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte für eine individuelle Anpassung.

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/

Dieser instruktionsgeleitete, live stattfindende Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Kubernetes-Praktiker, die sich auf die CKS-Prüfung vorbereiten möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer wissen, wie sie Kubernetes-Umgebungen und containerbasierte Anwendungen über die verschiedenen Phasen des Anwendungslebenszyklus hinweg sichern können: Build, Bereitstellung und Laufzeit.

Dieses 7-tägige Programm bietet einen umfassenden, praxisorientierten Einstieg in das Entwerfen, Bereitstellen und Betreiben cloud-nativer Anwendungen mit modernen DevOps-Praktiken.

Teilnehmende erlernen, wie sie skalierbare Mikroservice-Architekturen entwerfen, Containerumgebungen optimieren und Produktionslasten mittels Kubernetes verwalten. Der Kurs behandelt erweiterte Bereitstellungsstrategien, GitOps-basierte Automatisierung sowie Observability-Praktiken, um die Systemzuverlässigkeit und Leistung zu gewährleisten.

Ein starkes Augenmerk liegt auf realen operativen Herausforderungen, darunter Incident Response, Failure Simulation und Root Cause Analysis. Das Programm schliesst mit dem Einsatz KI-gestützter Tools ab, die das Troubleshooting unterstützen und operative Entscheidungsprozesse beschleunigen.

Am Ende der Schulung verfügen die Teilnehmenden über ein klares Verständnis darüber, wie man widerstandsfähige verteilte Systeme in einer Kubernetes-basierten Umgebung aufbaut, bereitstellt, überwacht und instand hält.

Docker ist eine Containerisierungsplattform, die zum Aufbau reproduzierbarer, portabler und skalierbarer Umgebungen für ML-Systeme verwendet wird.

Dieses instruktionsgeleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte mit mittlerem bis fortgeschrittenem Kenntnisstand, die vollständige ML-Pipelines mit Docker containerisieren und in Betrieb nehmen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• ML-Workloads für Training, Validierung und Inferenz containerisieren.
• End-to-End-ML-Pipelines mit Docker und unterstützenden Tools entwerfen und orchestrieren.
• Versionierung, Reproduzierbarkeit sowie CI/CD für ML-Komponenten implementieren.
• ML-Dienste in containerisierten Umgebungen bereitstellen, überwachen und skalieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge unterstützt durch praktische Demonstrationen.
• Praktische Übungen zum Aufbau realistischer ML-Pipeline-Komponenten.
• Live-Lab-Implementierung für End-to-End-Containerarbeitsabläufe.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für angepasste Schulungen, die auf spezifische ML-Infrastrukturbedürfnisse abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte, um Optionen zu besprechen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die Helm nutzen möchten, um den Prozess der Installation und Verwaltung von Kubernetes-Anwendungen zu vereinfachen.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Helm installieren und konfigurieren.
• Reproduzierbare Builds von Kubernetes-Anwendungen erstellen.
• Anwendungen als Helm-Charts teilen.
• Drittanbieteranwendungen, die als Helm-Charts gespeichert sind, ausführen.
• Releases von Helm-Paketen verwalten.

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.

Diese durch einen Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareentwickler und DevOps-Profis vom Anfänger- bis zum fortgeschrittenen Niveau, die lernen möchten, wie sie eine lokale Kubernetes-Umgebung mit Minikube einrichten und verwalten können.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Minikube auf ihrem lokalen Computer zu installieren und zu konfigurieren.
• die grundlegenden Konzepte und die Architektur von Kubernetes zu verstehen.
• Container mit kubectl und dem Minikube-Dashboard bereitzustellen und zu verwalten.
• persistente Speicher- und Netzwerklösungen für Kubernetes einzurichten.
• Minikube zur Entwicklung, zum Testen und zur Fehlersuche von Anwendungen zu nutzen.

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und DevOps-Ingenieure mit mittlerem Erfahrungsniveau, die Minikube als Teil ihres Entwicklungsworkflows nutzen möchten.

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

• eine lokale Kubernetes-Umgebung mit Minikube einzurichten und zu verwalten.
• zu verstehen, wie Anwendungen auf Minikube bereitgestellt, verwaltet und debuggt werden können.
• Minikube in ihre Continuous-Integration- und Deployment-Pipelines zu integrieren.
• Ihren Entwicklungsprozess mit den erweiterten Funktionen von Minikube zu optimieren.
• Best Practices für die lokale Kubernetes-Entwicklung anzuwenden.

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.