Containerisierte KI- & ML-Bereitstellung mit Docker Schulung

Dieses vom Instructor geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die ihre Docker-Kenntnisse erweitern möchten, um Anwendungen in größerem Maßstab bereitzustellen und dabei die Kontrolle zu behalten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Eigene Docker-Images erstellen.
• Große Anzahl von Docker-Anwendungen bereitstellen und verwalten.
• Verschiedene Container-Orchestrierungslösungen bewerten und die am besten geeignete auswählen.
• Einen Continuous-Integration-Prozess für Docker-Anwendungen einrichten.
• Docker-Anwendungen in bestehende Continuous-Integration-Tools-Workflows integrieren.
• Ihre Docker-Anwendungen absichern.

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

• Eigene Docker-Images zu erstellen.
• Eine große Anzahl von Docker-Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten.
• Verschiedene Container-Orchestrierungslösungen zu bewerten und die am besten geeignete auszuwählen.
• Ein Continuous-Integration-Prozess für Docker-Anwendungen einzurichten.
• Docker-Anwendungen in bestehende kontinuierliche Integrationstools-Integrationsprozesse zu integrieren.
• Ihre Docker-Anwendungen abzusichern.
• Kubernetes einzusetzen, um verschiedene Umgebungen innerhalb desselben Clusters bereitzustellen und zu verwalten.
• Den Kubernetes-Cluster abzusichern, zu skalieren und zu überwachen.

CI/CD für KI ist ein strukturierter Ansatz zur Automatisierung des Paketierens, Testens, Containerisierens und Bereitstellens von Modellen mithilfe kontinuierlicher Integrations- und Auslieferungspipelines.

Dieses vom Dozent:in geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte auf mittlerem Niveau, die den gesamten Lebenszyklus der KI-Modellbereitstellung unter Einsatz von Docker und CI/CD-Plattformen automatisieren möchten.

Nach Abschluss des Trainings können die Teilnehmer:innen Folgendes tun:

• Automatisierte Pipelines zum Bauen und Testen von KI-Modellcontainern erstellen.
• Versionskontrolle und Reproduzierbarkeit für Modelllebenszyklen implementieren.
• Automatisierte Bereitstellungsstrategien für KI-Dienste integrieren.
• Best Practices für CI/CD an Machine-Learning-Operationen (MLOps) anpassen.

Kursformat

• Vom Dozent:in geführte Präsentationen und technische Diskussionen.
• Praktische Labore und handlungsorientierte Implementierungsübungen.
• Realistische Simulationen von CI/CD-Workflows in einer kontrollierten Umgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Falls Ihre Organisation individuelle Pipeline-Workflows oder Plattformintegrationen benötigt, kontaktieren Sie uns bitte, um diesen Kurs entsprechend anzupassen.

Das Programm für den Zertifizierten Kubernetes-Administrator (CKA) wurde von der Linux Foundation und der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) initiiert.

Kubernetes ist heute eine der führenden Plattformen für die Container-Orchestrierung.

NobleProg bietet bereits seit 2015 Schulungen zu den Themen Docker und Kubernetes an. Mit mehr als 360 erfolgreich abgeschlossenen Schulungsprojekten hat sich das Unternehmen weltweit zu einer der renommiertesten Bildungsstätten im Bereich Containerisierung entwickelt.

Seit 2019 unterstützen wir unsere Kunden auch dabei, ihre Kompetenz in der k8s-Umgebung durch die Vorbereitung und erfolgreiche Ablegung der CKA- und CKAD-Prüfungen nachzuweisen.

Dieser instructor-led, live Schulungskurs (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren sowie Kubernetes-Anwender, die ihr Wissen mittels der CKA-Prüfung untermauern möchten.

Der Kurs legt zudem großen Wert auf die Vermittlung praktischer Erfahrung in der Kubernetes-Administration. Daher empfehlen wir die Teilnahme unabhängig davon, ob Sie beabsichtigen, die CKA-Prüfung abzulegen.

Kursformat

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

Möglichkeiten zur Kursindividualisierung

• Um einen maßgeschneiderten Schulungskurs für diese Veranstaltung anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung der Details.
• Weitere Informationen zur CKA-Zertifizierung finden Sie unter: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

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

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die ihre Fähigkeiten in der Entwicklung, Erstellung, Konfiguration und Bereitstellung cloudnativer Anwendungen für Kubernetes nachweisen möchten.< /p>

Die Schulung legt zudem einen starken Fokus auf praktische Erfahrungen in der Kubernetes-Anwendungsentwicklung. Daher empfehlen wir die Teilnahme, selbst wenn Sie nicht vorhaben, die CKAD-Prüfung abzulegen.

NobleProg liefert seit 2015 Schulungen zu Docker & Kubernetes. Mit mehr als 360 erfolgreich abgeschlossenen Schulungsprojekten haben wir uns weltweit als eines der renommiertesten Schulungsunternehmen im Bereich Containerisierung etabliert. Seit 2019 unterstützen wir unsere Kunden zudem dabei, ihre Leistungen in einer Kubernetes-Umgebung nachzuweisen, indem wir sie auf die CKA- und CKAD-Prüfungen vorbereiten und zum Bestehen dieser ermutigen.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
• Für weitere Informationen zu CKAD besuchen Sie bitte: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Docker ist eine quelloffene Plattform zur Automatisierung des Erstellens, Verteilens und Ausführens von Anwendungen in Containern.

Dieser instruktionsgeleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieur:innen, die Docker nutzen möchten, um Software als Container statt als herkömmliche Einzelanwendungen bereitzustellen und zu verwalten.

Nach Abschluss dieses Trainings können Teilnehmende:

• Docker installieren und konfigurieren.
• Software-Containerisierung verstehen und implementieren.
• Docker-basierte Anwendungen verwalten.
• Verschiedene Docker-Anwendungen und -Systeme vernetzen.
• Docker-Register (Registries) verstehen und bearbeiten.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Geländefestgelegte Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
• Weitere Informationen zu Docker finden Sie unter: https://www.docker.com

Lernen Sie, wie Sie containerisierte Umgebungen mit Docker, Kubernetes und OpenShift erstellen, bereitstellen und verwalten. Diese fünftägige Schulung mit starkem Praxisbezug behandelt Container-Bilder, Kubernetes-Workloads, Cluster-Netzwerk, Speicher, Sicherheit, Überwachung und die praktische OpenShift-Verwaltung. Die Teilnehmenden erwerben die notwendigen Fähigkeiten, um moderne Container-Plattformen zu betreiben und Anwendungen in Entwicklungs- und Produktionsumgebungen zu beheben.

In diesem live durchgeführten, dozentgeleiteten Training in Österreich (vor Ort oder remote) lernen die Teilnehmer, wie sie Docker-Container erstellen und verwalten und dann eine Beispielanwendung innerhalb eines Containers deployen. Die Teilnehmer erfahren zudem, wie sie ihre containerisierten Anwendungen innerhalb eines Kubernetes-Clusters automatisieren, skalieren und verwalten können. Abschließend behandelt das Training fortgeschrittene Themen und führt die Teilnehmer durch den Prozess der Absicherung, Skalierung und Überwachung eines Kubernetes-Clusters.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Einen Docker-Container einzurichten und auszuführen.
• Einen containerisierten Server und eine Webanwendung zu deployen.
• Docker-Images zu erstellen und zu verwalten.
• Einen Docker- und Kubernetes-Cluster einzurichten.
• Kubernetes zur Bereitstellung und Verwaltung einer clusterbasierten Webanwendung zu nutzen.
• Einen Kubernetes-Cluster abzusichern, zu skalieren und zu überwachen.

Docker ist eine Containerisierungsplattform, mit der reproduzierbare, portable und skalierbare Umgebungen für ML-Systeme erstellt werden.

Diese live geleitete Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die komplette ML-Pipelines mit Docker containerisieren und betriebsbereit machen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• ML-Trainings-, Validierungs- und Inferenz-Workloads zu containerisieren.
• End-to-End-ML-Pipelines unter Verwendung von Docker und ergänzenden Tools zu gestalten und zu orchestrieren.
• Versionierung, Reproduzierbarkeit und CI/CD für ML-Komponenten umzusetzen.
• ML-Dienste in containerisierten Umgebungen bereitzustellen, zu überwachen und zu skalieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge unterstützt durch praktische Demonstrationen.
• Praxisübungen mit Fokus auf den Aufbau realer ML-Pipeline-Komponenten.
• Live-Lab-Umsetzung für End-to-End-containerisierte Workflows.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die an spezifische Anforderungen der ML-Infrastruktur angepasst sind, wenden Sie sich bitte an uns, um Optionen zu besprechen.

Schulungsziele: Theoretische und praktische Kompetenzen in den Bereichen Docker und Kubernetes aufbauen.

GPU-Beschleunigung ist unerlässlich, um hochperformante Deep-Learning-Workloads skalierbar und effizient auszuführen.

Dieses von einem Dozenten gelebte Live-Schulungskurs (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte mit mittleren Kenntnissen, die KI-Workloads mit GPU-Unterstützung in Docker-Containern konfigurieren, optimieren und betreiben möchten.

Am Ende dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, Folgendes zu leisten:

• GPU-fähige Container für Training und Inferenz aufbauen und ausführen.
• CUDA, Treiber und Laufzeitbibliotheken für containerbasierte KI-Workflows konfigurieren.
• Ressourcenallokation und -isolation für GPU-intensive Anwendungen optimieren.
• Skalierbare, containerbasierte Deep-Learning-Dienste in Produktivumgebungen bereitstellen.

Kursformat

• Interaktiver Unterricht, unterstützt durch praktische Live-Demonstrationen.
• Übungsorientierte Praxis mit Fokus auf GPU-basierte Entwicklung.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf Ihre Infrastruktur oder Ihren GPU-Stack zugeschnitten sind, kontaktieren Sie uns bitte für die Vereinbarung.

Bei der hybriden KI-Bereitstellung wird das KI-Inference (Schlussfolgerung) in Cloud-, On-Premise- und Edge-Umgebungen mit einheitlichen, containerbasierten Workflows ausgeführt.

Dieses von einem Instructor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die verteilt KI-Inferenzsysteme über heterogene Umgebungen hinweg entwerfen und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können Teilnehmer:

• Sichere und skalierbare containerisierte KI-Dienste für Standorte mit mehreren Einrichtungen erstellen.
• KI-Inferenzarbeitslasten in die Cloud, lokale Server und Edge-Geräte über Docker bereitstellen.
• Orchestrierungstools integrieren, um verteilte KI-Operationen zu automatisieren.
• Inferenz-Latenz, Zuverlässigkeit und Resilienz über verschiedene Infrastrukturen hinweg optimieren.

Kursformat

• Geführte Präsentationen und Experten Diskussionen.
• Umfangreiche praktische Übungen und angewandte Übungen.
• Echtweltexperimente in einer kontrollierten Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Wenn Sie dieses Kursangebot an die Infrastruktur oder Ihre Nutzungsszenarien anpassen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um das Training anzupassen.

In dieser vom Dozenten geleiteten Live-Schulung in <ort> (vor Ort oder remote) werden die Teilnehmer lernen, wie man eine Sammlung von Beispiel-Servern in Containern bereitstellt und dann deren containerisierte Server innerhalb eines Kubernetes-Clusters automatisiert, skaliert und verwaltet. Die Schulung geht zu fortgeschrittenen Themen über, wobei die Teilnehmer durch den Prozess der Sicherung, Netzwerkierung und Überwachung eines Kubernetes-Clusters geführt werden.

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

• Einen Docker-Container einzurichten und auszuführen.
• Containerisierte Datenbanken und Server bereitzustellen.
• Einen Docker- und Kubernetes-Cluster einzurichten.
• Kubernetes zu nutzen, um verschiedene Umgebungen innerhalb desselben Clusters bereitzustellen und zu verwalten.
• Einen Kubernetes-Cluster abzusichern, zu skalieren und zu überwachen.

In diesem vom Dozenten geleiteten Live-Training in Österreich lernen die Teilnehmer die Grundlagen des Aufbaus von Microservices mit Spring Cloud und Docker kennen. Das Wissen der Teilnehmer wird durch Übungen und die schrittweise Entwicklung einer Beispielmicroservice-Anwendung in die Praxis umgesetzt.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Die Grundlagen von Microservices verstehen.
• Docker zum Erstellen von Containern für Microservice-Anwendungen verwenden.
• Mit Spring Cloud und Docker containerisierte Microservices erstellen und bereitstellen.
• Microservices mit Entdeckungsdiensten (Discovery Services) und dem Spring Cloud API Gateway integrieren.
• Docker Compose für End-to-End-Integrationstests einsetzen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und DevOps-Ingenieure mit mittlerem Erfahrungsniveau, die Microservices mit Spring Cloud und Docker erstellen, bereitstellen und verwalten möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer Folgendes:

• Microservices mit Spring Boot und Spring Cloud entwickeln.
• Anwendungen mit Docker und Docker Compose containerisieren.
• Service Discovery, API-Gateways und die Inter-Service-Kommunikation implementieren.
• Microservices in Produktionsumgebungen überwachen und absichern.
• Microservices mit Kubernetes bereitstellen und orchestrieren.