Docker voor MLOps: Containerisatie van eind-to-eind pipelines Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live-training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor engineers die hun kennis van Docker willen vergroten zodat ze applicaties op grotere schaal kunnen implementeren zonder de controle te verliezen.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot het volgende:

• Zelf Docker-afbeeldingen maken.
• Grote aantallen Docker-applicaties implementeren en beheren.
• Verschillende containerorchestratieoplossingen evalueren en de meest geschikte kiezen.
• Een continue-integratieproces voor Docker-applicaties opzetten.
• Docker-applicaties integreren in bestaande processen voor toolintegratie.
• Hun Docker-applicaties beveiligen.

Deze door een instructeur geleide training in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor AI-engineers en datawetenschappers op gevorderd niveau met een gedegen basiskennis die hun DeepSeek-modellen verder willen verbeteren, de latentie minimaliseren en efficiënte AI-oplossingen willen implementeren volgens moderne MLOps-methoden.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat tot:

• DeepSeek-modellen optimaliseren voor maximale efficiëntie, nauwkeurigheid en schaalbaarheid.
• Beste praktijken toepassen op het gebied van MLOps en versiebeheer van modellen.
• DeepSeek-modellen implementeren zowel in cloud- als lokale infrastructuur.
• AI-oplossingen effectief monitoren, onderhouden en schalen.

Docker is een containerplatform dat consistent, portabel en reproduceerbare omgevingen mogelijk maakt voor AI- en machinelearning-werklasten.

Deze live-instructie (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een intermediair niveau die ML-codebases, afhankelijkheden en modellen willen verpakken met Docker voor betrouwbare workflows van ontwikkeling tot productie.

Na het voltooien van deze cursus kunnen deelnemers het volgende:

• Docker-images bouwen en beheren die zijn toegespitst op AI- en ML-toepassingen.
• Machinelearning-pipelines, tools en afhankelijkheden containeriseren.
• Docker-omgevingen optimaliseren voor prestaties en portabiliteit.
• Gecontaineriseerde ML-diensten implementeren in verschillende runtime-omgevingen.

Opzet van de cursus

• Demonstraties van concepten, ondersteund door begeleid gesprek.
• Praktische oefeningen gericht op realistische containeriseringsTaken.
• Praktische implementatie met behulp van live-lab Docker-omgevingen.

Opties voor cursus-aanpassing

• Neem contact met ons op om deze training aan te passen aan de organisatieomgeving.

CI/CD voor AI is een gestructureerde aanpak om het verpakken, testen, containeriseren en implementeren van AI-modellen te automatiseren via pipelines voor continue integratie en continue levering.

Deze instructiegebaseerde live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals met een tussenliggend niveau die end-to-end AI-modelleveringsworkflows willen automatiseren met behulp van Docker en CI/CD-platforms.

Aan het einde van de training zijn deelnemers in staat om:

• Automatische pipelines te maken voor het bouwen en testen van AI-modelcontainers.
• Versiebeheer en reproduceerbaarheid voor modellevenscycli te implementeren.
• Geautomatiseerde implementatiestrategieën te integreren voor AI-diensten.
• Best practices voor CI/CD toe te passen die specifiek zijn afgestemd op machine learning operations (MLOps).

Vorm van de cursus

• Instructiegebaseerde presentaties en technische discussies.
• Praktische labs en hands-on implementatieoefeningen.
• Realistische simulaties van CI/CD-workflows in een gecontroleerde omgeving.

Aanpassingsmogelijkheden voor de cursus

• Als uw organisatie aangepaste pipelineworkflows of platformintegraties vereist, neem dan contact met ons op om deze cursus op maat te maken.

Het programma voor Gecertificeerde Kubernetes Administrators (CKA) is ontwikkeld door The Linux Foundation en de Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Kubernetes is tegenwoordig een toonaangevend platform voor containerorchestratie.

NobleProg biedt sinds 2015 trainingen aan op het gebied van Docker en Kubernetes. Met meer dan 360 met succes afgeronde trainingsprojecten zijn wij uitgegroeid tot een van de meest bekende trainingsinstituten wereldwijd op het gebied van containerisatie.

Sinds 2019 helpen we onze klanten eveneens om hun beheersing van het Kubernetes-ecosysteem te bewijzen door hen voor te bereiden op en aan te moedigen om de CKA- en CKAD-examens af te leggen.

Deze interactieve, live-training onder leiding van een instructeur (online of op locatie) richt zich op systeembeheerders en gebruikers van Kubernetes die hun kennis willen bevestigen door het behalen van het CKA-examen.

Daarnaast is de training tevens gericht op het verwerven van praktische vaardigheden in het beheren van Kubernetes; daarom raden wij iedereen aan deel te nemen, zelfs als u niet van plan bent om het CKA-examen af te leggen.

Vorm van de training

• Interactieve presentaties en discussies.
• Veel oefeningen en praktische opdrachten.
• Hands-on toepassing in een live-labomgeving.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Wilt u een aangepaste training voor deze cursus? Neem dan contact met ons op om de details te bespreken.
• Meer informatie over certificering via CKA vindt u hier: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Het programma voor gecertificeerde Kubernetes-applicatieontwikkelaars (CKAD) is ontwikkeld door The Linux Foundation en de Cloud Native Computing Foundation (CNCF), de organisator achter Kubernetes.

Deze door een docent geleide, live-training (online of op locatie) richt zich op ontwikkelaars die hun vaardigheden willen bevestigen op het gebied van het ontwerpen, bouwen, configureren en implementeren van cloud-native applicaties voor Kubernetes.

Daarnaast legt de training nadruk op praktische ervaring in het ontwikkelen van applicaties binnen Kubernetes; we raden dan ook iedereen aan deel te nemen, zelfs als u niet van plan bent het CKAD-examen af te leggen.

Sinds 2015 verzorgt NobleProg trainingen over Docker en Kubernetes. Met meer dan 360 succesvol voltooide opleidingsprojecten zijn we wereldwijd een van de meest bekende trainingsorganisaties op het gebied van containerisatie geworden. Sinds 2019 helpen wij onze klanten ook hun competenties in een Kubernetes-omgeving te bevestigen door hen voor te bereiden en aan te moedigen om de CKA- en CKAD-examens te halen.

Vorm van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Ruime hoeveelheid oefeningen en praktijkopdrachten.
• Praktische implementatie in een live-lab-omgeving.

Mogelijkheden tot aanpassing van de cursus

• Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om dit te regelen.
• Meer informatie over CKAD vindt u hier: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Docker is een open-source platform voor het automatiseren van het proces van bouwen, distribueren en draaien van applicaties in containers.

Deze instructiegestuurde, live training (online of op locatie) is bedoeld voor engineers die Docker willen gebruiken om software als containers te implementeren en beheren in plaats van als traditionele standalone-software.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Docker installeren en configureren.
• Concepten van softwarecontainerisatie begrijpen en implementeren.
• Docker-gebaseerde applicaties beheren.
• Netwerken tussen verschillende Docker-applicaties en -systemen inrichten.
• Concepten van Docker-registries begrijpen en deze bewerken.

Vormgeving van de cursus

• Interactieve colleges en discussie.
• Veel oefeningen en praktijkervaring.
• Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden voor cursusanpassing

• Neem contact met ons op om een op maat gemaakte training voor deze cursus te regelen.
• Voor meer informatie over Docker, bezoek: https://www.docker.com

Leren hoe u containergebaseerde omgevingen bouwt, implementeert en beheert met behulp van Docker, Kubernetes en OpenShift. Deze vijfdaagse praktijktraining behandelt onderwerpen als containerimages, Kubernetes-workloads, clusternetwerken, opslagbeheer, beveiliging, monitoring en daadwerkelijk OpenShift-beheer. Deelnemers verwerven de vaardigheden om moderne containerplatforms te runnen en problemen met toepassingen op te lossen zowel in ontwikkel- als productieomgevingen.

In deze door een trainer geleide, live-training op Nederland leren deelnemers hoe ze Docker-containers creëren en beheren, waarna ze een voorbeeldapplicatie in een container implementeren. Ze leren bovendien hoe ze hun containerized applicaties automatiseren, schalen en beheren binnen een Kubernetes-cluster. Tot slot behandelt de training geavanceerde onderwerpen zoals het beveiligen, schalen en monitoren van een Kubernetes-cluster.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Een Docker-container instellen en uitvoeren.
• Een containerized server en webapplicatie implementeren.
• Docker-afbeeldingen bouwen en beheren.
• Een Docker- en Kubernetes-cluster opzetten.
• Kubernetes gebruiken om een webapplicatie binnen een cluster te implementeren en beheren.
• Een Kubernetes-cluster beveiligen, schalen en monitoren.

Doelstellingen van de training: Deelnemers verwerven theoretische kennis en praktische vaardigheden met betrekking tot Docker en Kubernetes.

GPU-versnelling is essentieel voor het uitvoeren van diepleerningswerkbelastingen met hoge prestaties op schaalbare en efficiënte wijze.

Dit interactieve live-training (online of ter plekke) is bedoeld voor technisch geschoolde professionals met midderniveau-kennis die GPU-geactiveerde AI-werkbelastingen willen configureren, optimaliseren en uitvoeren binnen Docker-containers.

Aan het einde van deze cursus kunnen deelnemers:

• GPU-geactiveerde containers bouwen en uitvoeren voor training en inferentie.
• CUDA, drivers en runtime-bibliotheken configureren voor gecontaineriseerde AI-workflows.
• Ressourcenallocatie en isolatie optimaliseren voor GPU-intensieve applicaties.
• Schalbare, gecontaineriseerde diepleerningsdiensten implementeren in productieomgevingen.

Cursusformaat

• Interactieve instructie met praktische demonstraties.
• Practice gericht op GPU-geactiveerde ontwikkeling via opdrachten.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor maatwerk

• Neem contact met ons op voor aangepaste training die aansluit bij uw infrastructuur of GPU-stack.

Kubeflow is een open-sourceplatform dat het eenvoudig maakt om machine learning-werkstromen te ontwikkelen, te trainen en te implementeren op Kubernetes.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een basis- tot middenniveau die betrouwbare ML-werkstromen willen realiseren met Kubeflow.

Na afronding van deze training beschikken deelnemers over de volgende vaardigheden:

• Kennis nemen van het Kubeflow-ecosysteem en de kerncomponenten.
• Reproduceerbare werkstromen opzetten met behulp van Kubeflow Pipelines.
• Schaalbare trainingstaken uitvoeren op Kubernetes.
• Machine learning-modellen efficiënt afleveren via Kubeflow Serving.

Opzet van de cursus

• Begeleide presentaties en gezamenlijke discussies.
• Praktische oefeningen met reële Kubeflow-componenten.
• Concrete opdrachten om end-to-end ML-werkstromen te ontwerpen en implementeren.

Individuele aanpassingsmogelijkheden

• Deze training kan naar wens aangepast worden zodat deze volledig aansluit bij de technologische behoeften en specifieke projectdoelstellingen van uw team.

Dit live, door een instructeur geleide training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• Kubeflow installeren en configureren in een eigen infrastructuur (on-premise) en in de cloud.
• ML-workflows bouwen, implementeren en beheren op basis van Docker-containers en Kubernetes.
• Hele machine learning-pijplijnen uitvoeren op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
• Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks op te starten en te beheren.
• ML-training, hyperparameter-tuning en serving-workloads bouwen over meerdere platforms heen.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is bedoeld voor ingenieurs die de beschikbare benaderingen en tools willen beoordelen om zo een weloverwogen keuze te maken over het invoeren van MLOps binnen hun organisatie.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• Verschillende MLOps-frameworks en -tools te installeren en te configureren.
• Het juiste team samen te stellen, met de benodigde vaardigheden voor het ontwikkelen en ondersteunen van een MLOps-systeem.
• Gegevens voor te bereiden, te valideren en versiebeheer aan te brengen zodat ze bruikbaar zijn voor machine learning-modellen.
• De verschillende onderdelen van een ML-pijplijn te begrijpen en de benodigde tools om deze te bouwen.
• Diverse machine learning-frameworks en servers uit te proberen voor implementatie in productieomgevingen.
• Het gehele machine learning-proces operationeel te maken, zodat het herhaalbaar en onderhoudbaar is.

MLOps op Kubernetes biedt een raamwerk voor het automatiseren van het trainen, valideren, verpakken en implementeren van machine learning-modellen met behulp van containergebaseerde pipelines en GitOps-werkstromen.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) richt zich op professionals met een middenniveau die geïnteresseerd zijn in het bouwen van schaalbare en geautomatiseerde MLOps-pipelines op Kubernetes.

Na afronding van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• End-to-end CI/CD-pipelines voor machine learning te ontwerpen.
• GitOps-werkstromen toe te passen voor het implementeren en versioneren van modellen.
• Het trainen, testen en verpakken van ML-modellen te automatiseren.
• Monitoring-, alarm- en rollback-strategieën te integreren.

Opbouw van de cursus

• Presentaties en diepgaande technische uitleg door de instructeur.
• Praktijkopdrachten waarmee deelnemers echte CI/CD-werkstromen ontwikkelen.
• Live-laboratoriumoefeningen voor het implementeren van ML-workloads op Kubernetes.

Opties voor cursusaanpassing

• Organisaties kunnen specifieke inhoud aanvragen die aansluit op hun eigen MLOps-tools en infrastructuur.