Corso di formazione Docker per MLOps: Containerizzazione di Pipeline End-to-End

Questa formazione dal vivo, guidata da un istruttore in Italia (online o in presenza), è destinata agli ingegneri che desiderano approfondire le proprie conoscenze di Docker per distribuire applicazioni su larga scala mantenendo al contempo il controllo.

Al termine della formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Creare le proprie immagini Docker.
• Distribuire e gestire un gran numero di applicazioni Docker.
• Valutare diverse soluzioni di orchestrazione dei contenitori e scegliere quella più idonea.
• Impostare un processo di integrazione continua per le applicazioni Docker.
• Integrare le applicazioni Docker con i processi di integrazione continua esistenti.
• Sicurezzare le proprie applicazioni Docker.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Creare le proprie immagini Docker.
• Distribuire e gestire numerose applicazioni Docker.
• Valutare diverse soluzioni per l’orchestrazione dei container scegliendo quella più adatta.
• Configurare un processo di integrazione continua per le applicazioni Docker.
• Integrare le applicazioni Docker nei flussi esistenti di integrazione strumentale continuativa.
• Migliorare la sicurezza delle proprie applicazioni Docker.
• Sfruttare Kubernetes per distribuire e gestire diversi ambienti all’interno dello stesso cluster.
• Garantire la sicurezza, scalabilità e monitoraggio di un cluster Kubernetes.

Questo corso pratico guidato da istruttori in Italia (online o in sede) si rivolge a ingegneri AI e data scientist di livello avanzato, dotati di competenze intermedie o superiori, desiderosi di migliorare le prestazioni dei modelli DeepSeek, ridurre al minimo la latenza e distribuire soluzioni AI in modo efficiente seguendo moderne pratiche MLOps.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Ottimizzare i modelli DeepSeek per garantirne efficienza, precisione e scalabilità.
• Applicare le migliori pratiche relative a MLOps e alla gestione delle versioni dei modelli.
• Distribuire i modelli DeepSeek sia su infrastrutture cloud che on-premise.
• Monitorare, mantenere e scalare in modo efficace le soluzioni basate sull’IA.

Imparate a creare, distribuire e amministrare ambienti container utilizzando Docker, Kubernetes e OpenShift. Questo corso pratico della durata di cinque giorni tratta immagini container, gestione dei carichi di lavoro in Kubernetes, reti cluster, archiviazione, sicurezza, monitoraggio e amministrazione operativa di OpenShift. I partecipanti acquisiranno competenze utili per gestire piattaforme container moderne e risolvere problemi applicativi sia negli ambienti di sviluppo che in quelli di produzione.

Nel corso pratico tenuto da istruttori in Italia (in presenza o a distanza), i partecipanti apprenderanno come creare e gestire container Docker, nonché come distribuire un’applicazione campione all’interno di tali container. Impareranno anche ad automatizzare, scalare e amministrare le proprie applicazioni containerizzate tramite un cluster Kubernetes. Infine, il corso tratterà aspetti avanzati relativi alla sicurezza, alla scalabilità e al monitoraggio del cluster stesso.

Alla fine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare ed eseguire un container Docker.
• Distribuire un server e un’applicazione web containerizzati.
• Creare e gestire immagini Docker.
• Configurare un cluster Docker e Kubernetes.
• Utilizzare Kubernetes per distribuire e gestire un’applicazione web su più nodi.
• Garantire la sicurezza, scalare e monitorare un cluster Kubernetes.

Obiettivi del corso: Acquisire competenze teoriche e pratiche su Docker e Kubernetes.

Questa formazione guidata dal docente, erogata in modalità live in Italia (online o in sede), è destinata a sviluppatori e data scientist che desiderano creare, distribuire e gestire flussi di lavoro di machine learning su Kubernetes.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Kubeflow in ambienti on-premise e nel cloud.
• Creare, distribuire e gestire flussi di lavoro ML basati su container Docker e Kubernetes.
• Eseguire interi pipeline di machine learning su architetture e ambienti cloud eterogenei.
• Utilizzare Kubeflow per generare e gestire notebook Jupyter.
• Sviluppare carichi di lavoro per addestramento ML, tuning degli iperparametri e serving su piattaforme multiple.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori Italia (in modalità online o presso una sede fisica), è destinato a ingegneri che desiderano analizzare gli approcci e gli strumenti attualmente esistenti per prendere decisioni consapevoli riguardo all’adozione di MLOps nella propria organizzazione.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare diversi framework e strumenti MLOps.
• Costituire un team con le competenze necessarie per sviluppare e mantenere un sistema MLOps.
• Preparare, validare e gestire in modo versionato i dati utilizzabili dai modelli di machine learning.
• Comprendere i componenti di una pipeline ML e gli strumenti necessari per realizzarla.
• Sperimentare diversi framework e server per il machine learning, utilizzandoli nella distribuzione in produzione.
• Rendere l’intero processo di machine learning ripetibile e facilmente mantenibile.