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

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.

Dieses instruktorgeleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene KI-Ingenieure und Data Scientists mit mittlerem bis fortgeschrittenem Erfahrungsstand, die ihre Fähigkeit zur Verbesserung der DeepSeek-Modellleistung, zur Minimierung von Latenzzeiten und zur effizienten Bereitstellung von KI-Lösungen mittels moderner MLOps-Praktiken stärken möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• DeepSeek-Modelle hinsichtlich Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Bewährte Praktiken für MLOps und das Versionsmanagement von Modellen anzuwenden.
• DeepSeek-Modelle in Cloud- und On-Premise-Infrastrukturen bereitzustellen.
• KI-Lösungen effektiv zu überwachen, zu warten und zu skalieren.

Dieser Instructor-led-Livetrainingskurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Platform Engineers und DevOps-Professionals, die das Skalieren von Anwendungen mit Microservices und Kubernetes beherrschen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Skalierbare Microservice-Architekturen zu entwerfen und umzusetzen.
• Anwendungen auf Kubernetes-Clustern bereitzustellen und zu verwalten.
• Helm-Charts für eine effiziente Service-Bereitstellung zu nutzen.
• Die Gesundheit von Microservices in der Produktion zu überwachen und zu pflegen.
• Bewährte Praktiken für Sicherheit und Compliance in einer Kubernetes-Umgebung anzuwenden.

Kubernetes ist eine weit verbreitete Plattform zur Container-Orchestrierung, die zur Verwaltung verteilter Anwendungen im großen Maßstab eingesetzt wird.

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

Am Ende dieses Programms können die Teilnehmer:

• KI/ML-Modelle zur Verbesserung der workload-basierten Scheduling-Entscheidungen in Kubernetes einsetzen.
• Predictive Analytics zur Optimierung von CPU-, GPU- und Speicherallokation nutzen.
• Intelligentes Autoscaling durch Reinforcement Learning und Metriken-Prognose implementieren.
• Infrastrukturkosten und Latenzzeiten durch automatisierte Ressourcenoptimierung reduzieren.

Format des Kurses

• Instruktorengeleitete technische Präsentationen und vertiefende Diskussionen.
• Praxisnahe Laborarbeiten mit echten Kubernetes-Clustern.
• Praktische Übungen zur Anwendung von KI-Modellen auf reale Betriebsszenarien.

Optionen zur Kursanpassung

• Um diesen Kurs an Ihr Plattform-Setup oder Ihre betrieblichen Anforderungen anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte für eine Anpassung.

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/

Dieser live geleitete Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Kubernetes-Anwender, die sich auf die CKS-Prüfung vorbereiten möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer wissen, wie man Kubernetes-Umgebungen und containerbasierte Anwendungen während der verschiedenen Phasen des Anwendungslebenszyklus schützt: Build, Deployment und Laufzeit.

Dieses 7-tägige Programm bietet eine umfassende, praxisnahe Reise in die Welt des Entwurfs, der Bereitstellung und des Betriebs cloud-nativer Anwendungen mit modernen DevOps-Praktiken.

Die Teilnehmer erarbeiten, wie skalierbare Microservice-Architekturen entworfen werden können, Container-Umgebungen optimiert und Produktionslasten mit Kubernetes verwaltet werden. Der Kurs behandelt fortgeschrittene Bereitstellungsstrategien, GitOps-basierte Automatisierung und Observability-Praktiken, um die Systemzuverlässigkeit und -leistung sicherzustellen.

Ein starkes Augenmerk liegt auf operativen Herausforderungen in der Praxis, einschließlich Incident Response, Fehler-Simulation und Root-Cause-Analyse. Das Programm schließt mit dem Einsatz KI-gestützter Tools ab, die bei der Fehlersuche unterstützen und operative Entscheidungen beschleunigen.

Am Ende der Schulung haben die Teilnehmer ein klares Verständnis davon, wie robuste, verteilte Systeme in einer Kubernetes-basierten Umgebung aufgebaut, bereitgestellt, überwacht und gewartet werden.

Docker ist eine Containerisierungsplattform, die zur Erstellung reproduzierbarer, portabler und skalierbarer Umgebungen für ML-Systeme eingesetzt wird.

Diese live stattfindende Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte auf dem fortgeschrittenen bis mittleren Niveau, die vollständige ML-Pipelines mit Docker containerisieren und in den Produktivbetrieb überführen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• ML-Trainings-, Validierungs- und Inferenz-Aufgaben zu containerisieren.
• End-to-End-ML-Pipelines unter Verwendung von Docker und unterstützender Tools zu entwerfen und zu orchestrieren.
• Versionierung, Reproduzierbarkeit und CI/CD für ML-Komponenten umzusetzen.
• ML-Services in containerisierten Umgebungen zu deployen, zu überwachen und zu skalieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen, ergänzt durch praktische Demonstrationen.
• Praxismodule mit Fokus auf den Aufbau echter ML-Pipeline-Komponenten.
• Live-Lab-Umsetzung für End-to-End-Containerisierung von Workflows.

Optionen zur Kursanpassung

• Für eine maßgeschneiderte Schulung, die auf spezifische ML-Infrastrukturbedürfnisse abgestimmt ist, kontaktieren Sie uns bitte, um die Möglichkeiten zu besprechen.

Dieses Instructor-Led-Live-Training in Österreich (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 Teilnehmer:

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

Kubeflow ist eine Open-Source-Plattform, die darauf abzielt, den Aufbau, das Training und die Bereitstellung von Machine-Learning-Arbeitslasten auf Kubernetes zu vereinfachen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte im Einstiegs- bis mittleren Erfahrungslevel, die zuverlässige ML-Workflows mit Kubeflow erstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Das Kubeflow-Ökosystem und die Kernkomponenten navigieren.
• Reproduzierbare Workflows mit Kubeflow Pipelines erstellen.
• Skalierbare Trainingsjobs auf Kubernetes ausführen.
• Maschinelle Lernmodelle effizient mit Kubeflow Serving bereitstellen.

Kursformat

• Geführte Präsentationen und gemeinsame Diskussionen.
• Praktische Übungen mit echten Kubeflow-Komponenten.
• Praxisnahe Aufgaben zum Erstellen von End-to-End-ML-Workflows.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Maßgeschneiderte Versionen dieses Trainings können nach den Technologien und Projektanforderungen Ihres Teams abgestimmt werden.

Diese dozentengestützte Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und DevOps-Experten mit grundlegenden bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die lernen möchten, wie man eine lokale Kubernetes-Umgebung mit Minikube einrichtet und verwaltet.

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

• Minikube auf ihrem lokalen Rechner 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 zum Debuggen von Anwendungen zu nutzen.

Dieser vom Instructor geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und DevOps-Ingenieure mit mittleren Kenntnissen, die Minikube in ihren Entwicklungsprozess integrieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer Folgendes tun:

• Eine lokale Kubernetes-Umgebung mit Minikube einrichten und verwalten.
• Verstehen, wie Anwendungen auf Minikube bereitgestellt, verwaltet und debuggt werden.
• Minikube in ihre Continuous-Integration- und Continuous-Deployment-Pipelines (CI/CD) integrieren.
• Den Entwicklungsprozess durch die erweiterten Funktionen von Minikube optimieren.
• Best Practices für die lokale Kubernetes-Entwicklung anwenden.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die die heutigen Ansätze und verfügbaren Tools bewerten möchten, um fundierte Entscheidungen über den weiteren Weg zur Einführung von MLOps in ihrer Organisation treffen zu können.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Verschiedene MLOps-Frameworks und -Tools 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 eines ML-Pipelines und die benötigten Tools zum Aufbau eines solchen zu verstehen.
• Mit verschiedenen Machine-Learning-Frameworks und Servern für den Einsatz in der Produktion zu experimentieren.
• Den gesamten Machine-Learning-Prozess so zu operationalisieren, dass er reproduzierbar und wartbar ist.