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

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto agli ingegneri che desiderano approfondire le loro conoscenze su Docker per distribuire applicazioni su una scala più ampia mantenendo il controllo.

Alla fine di questo corso, 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 adatta.
• Configurare un processo di integrazione continua per le applicazioni Docker.
• Integrare le applicazioni Docker con i processi esistenti di integrazione continua.
• Sicurezza delle proprie applicazioni Docker.

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

• Costruisci le proprie Docker immagini.
• Distribuisci e gestisci un numero elevato di Docker applicazioni.
• Valuta diverse soluzioni di orchestrazione dei container e scegli quella più adatta.
• Impostare un processo di integrazione continua per Docker applicazioni.
• Integrare Docker applicazioni con i processi di integrazione continua degli strumenti esistenti.
• Proteggere le applicazioni Docker.
• Utilizzare Kubernetes per distribuire e gestire ambienti diversi nello stesso cluster
• Proteggere, scalare e monitorare un cluster Kubernetes

Questa formazione guidata da un istruttore, svolta in diretta Italia (online o in sede), è rivolta a ingegneri AI e data scientist di livello avanzato con esperienza intermedia-avanzata, desiderosi di migliorare le prestazioni dei modelli DeepSeek, ridurre la latenza e distribuire soluzioni di AI in modo efficiente, adottando le moderne pratiche di MLOps.

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

• Ottimizzare i modelli DeepSeek per efficienza, accuratezza e scalabilità.
• Implementare le migliori pratiche per MLOps e versionamento dei modelli.
• Distribuire i modelli DeepSeek su infrastrutture cloud e on-premise.
• Monitorare, mantenere e scalare efficacemente le soluzioni AI.

Docker è una piattaforma di containerizzazione che consente ambienti coerenti, portabili e riproducibili per carichi di lavoro di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML).

Questo training guidato dal formatore (online o in sede) è rivolto a professionisti intermedi che desiderano pacchettizzare codebase ML, dipendenze e modelli utilizzando Docker per flussi di lavoro affidabili da sviluppo alla produzione.

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

• Costruire e gestire immagini Docker adattate per applicazioni AI e ML.
• Containerizzare pipeline, strumenti e dipendenze di machine learning.
• Ottimizzare gli ambienti Docker per prestazioni e portabilità.
• Distribuire servizi ML containerizzati in diversi ambienti runtime.

Formato del Corso

• Dimostrazioni di concetti supportate da discussione guidata.
• Esercizi pratici focalizzati su compiti reali di containerizzazione.
• Implementazione pratica utilizzando ambienti Docker live-lab.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per personalizzare questo training per il vostro ambiente organizzativo, contattateci per concordare i dettagli.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano creare, distribuire e gestire flussi di lavoro di apprendimento automatico su Kubernetes.

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

• Installa e configura Kubeflow on-premise e nel cloud utilizzando AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Crea, distribuisci e gestisci flussi di lavoro ML basati su Docker container e Kubernetes.
• Esegui intere pipeline di machine learning su architetture e ambienti cloud diversi.
• Utilizzo di Kubeflow per generare e gestire i notebook Jupyter.
• Crea formazione ML, ottimizzazione degli iperparametri e gestione dei carichi di lavoro su più piattaforme.

Questo training guidato dal formatore (online o in sede) è rivolto a ingegneri che desiderano distribuire carichi di lavoro di Machine Learning su un server AWS EC2.

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

• Installare e configurare Kubernetes, Kubeflow e altri software necessari su AWS.
• Utilizzare EKS (Elastic Kubernetes Service) per semplificare l'inizializzazione di un cluster Kubernetes su AWS.
• Creare e distribuire una pipeline Kubernetes per automatizzare e gestire i modelli ML in produzione.
• Formare e distribuire modelli ML TensorFlow su più GPU e macchine che eseguono in parallelo.
• Sfruttare altri servizi AWS gestiti per estendere un'applicazione ML.

Questo training guidato dal formatore (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano distribuire carichi di lavoro di Machine Learning sul cloud Azure.

Alla fine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Kubernetes, Kubeflow e altri software necessari su Azure.
• Utilizzare il servizio Azure Kubernetes Service (AKS) per semplificare l'inizializzazione di un cluster Kubernetes su Azure.
• Creare e distribuire una pipeline Kubernetes per automatizzare e gestire i modelli ML in produzione.
• Allenare e distribuire modelli ML TensorFlow su più GPU e macchine che operano in parallelo.
• Leveraggiare altri servizi gestiti di AWS per estendere un'applicazione ML.

Kubeflow è una piattaforma open source progettata per semplificare la creazione, il training e il deployment di carichi di lavoro di machine learning su Kubernetes.

Questo corso di formazione guidato dall'instruttore (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello principiante-intermedio che desiderano costruire workflow ML affidabili utilizzando Kubeflow.

Al termine di questo corso, i partecipanti acquisiranno le competenze per:

• Navigare nell'ecosistema Kubeflow e nelle componenti principali.
• Costruire workflow riproducibili con Kubeflow Pipelines.
• Eseguire job di training scalabili su Kubernetes.
• Distribuire modelli di machine learning in modo efficiente utilizzando Kubeflow Serving.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate e discussioni collaborative.
• Laboratori pratici con componenti Kubeflow reali.
• Esercizi pratici per costruire workflow ML end-to-end.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Versioni personalizzate di questo corso possono essere organizzate per allinearsi con la stack tecnologica e i requisiti progettuali del vostro team.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano creare, distribuire e gestire flussi di lavoro di apprendimento automatico su Kubernetes.

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

• Installa e configura Kubeflow on-premise e nel cloud.
• Crea, distribuisci e gestisci flussi di lavoro ML basati su Docker container e Kubernetes.
• Esegui intere pipeline di machine learning su architetture e ambienti cloud diversi.
• Utilizzo di Kubeflow per generare e gestire i notebook Jupyter.
• Crea formazione ML, ottimizzazione degli iperparametri e gestione dei carichi di lavoro su più piattaforme.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano andare oltre la creazione di modelli ML e ottimizzare il processo di creazione, monitoraggio e distribuzione del modello ML.

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

• Installare e configurare MLflow e le librerie e i framework ML correlati.
• Apprezzare l'importanza della tracciabilità, della riproducibilità e della distribuibilità di un modello ML
• Distribuisci i modelli ML su diversi cloud pubblici, piattaforme o server on-premise.
• Ridimensiona il processo di distribuzione ML per supportare più utenti che collaborano a un progetto.
• Configura un registro centrale per sperimentare, riprodurre e distribuire modelli di ML.

Questo training guidato da un istruttore in Italia (online o sul posto) è rivolto agli ingegneri che desiderano valutare gli approcci e gli strumenti disponibili oggi per prendere una decisione informata sulla strada da intraprendere nell'adozione di MLOps all'interno della loro organizzazione.

Alla fine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare vari framework e strumenti MLOps.
• Comporre il tipo giusto di team con le competenze necessarie per costruire e supportare un sistema MLOps.
• Preparare, validare e versionare i dati per l'uso da parte dei modelli ML.
• Comprendere i componenti di una Pipeline ML e gli strumenti necessari per costruirne una.
• Sperimentare con diverse piattaforme di apprendimento automatico e server per il deployment in produzione.
• Operationalizzare l'intero processo di Apprendimento Automatico in modo che sia riproducibile e mantenibile.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto agli ingegneri del machine learning che desiderano utilizzare Azure Machine Learning e Azure DevOps per facilitare le pratiche MLOps.

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

• Costruire flussi di lavoro e modelli di machine learning riproducibili.
• Gestire il ciclo di vita del machine learning.
• Tracciare e riportare la cronologia delle versioni dei modelli, gli asset e altro ancora.
• Distribuire modelli di machine learning pronti per la produzione ovunque.

MLOps su Kubernetes è un framework per automatizzare la formazione, la validazione, il packaging e il deployment dei modelli di apprendimento automatico utilizzando pipeline containerizzate e workflow GitOps.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in loco) è rivolto a praticanti di livello intermedio che desiderano costruire pipeline MLOps automatizzate e scalabili su Kubernetes.

Dopo aver completato questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare pipeline CI/CD end-to-end per l'apprendimento automatico.
• Implementare workflow GitOps per il deployment e la versioning dei modelli.
• Automatizzare la formazione, il test e il packaging dei modelli di apprendimento automatico.
• Integrare strategie di monitoraggio, allerta e rollback.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate dall'instruttore e approfondimenti tecnici.
• Esercizi pratici che costruiscono workflow CI/CD reali del mondo reale.
• Pratica in laboratorio live per il deployment di carichi di lavoro ML su Kubernetes.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Le organizzazioni possono richiedere contenuti personalizzati allineati ai loro strumenti e infrastrutture MLOps interni.