Corso di formazione MLOps su Kubernetes: Pipeline CI/CD per l'apprendimento automatico

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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a ingegneri di piattaforme di livello avanzato e DevOps professionisti che desiderano padroneggiare le applicazioni di scalabilità utilizzando microservizi e Kubernetes.

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

• Progetta e implementa architetture di microservizi scalabili.
• Distribuisci e gestisci le applicazioni su Kubernetes cluster.
• Utilizzare Helm i grafici per un'implementazione efficiente del servizio.
• Monitorare e mantenere l'integrità dei microservizi nell'ambiente di produzione.
• Applicare le best practice per la sicurezza e la conformità in un ambiente Kubernetes.

Kubernetes è una piattaforma di orchestrazione dei contenitori ampiamente utilizzata per gestire applicazioni distribuite su larga scala.

Questo training guidato dal docente (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano applicare tecniche di intelligenza artificiale e machine learning per ottimizzare l'uso delle risorse, le decisioni di scheduling e le strategie di autoscaling in Kubernetes.

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

• Applicare modelli AI/ML per migliorare le decisioni di scheduling dei workload in Kubernetes.
• Utilizzare l'analisi predittiva per ottimizzare l'allocazione di CPU, GPU e memoria.
• Implementare autoscaling intelligente utilizzando il reinforcement learning e la previsione dei metriche.
• Ridurre i costi di infrastruttura e la latenza attraverso l'ottimizzazione automatica delle risorse.

Formato del Corso

• Presentazioni tecniche guidate dal docente e discussioni approfondite.
• Lavori pratici in laboratorio utilizzando cluster Kubernetes reali.
• Esercizi pratici applicativi di modelli AI a scenari operazionali reali.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per adattare questo corso alla vostra configurazione della piattaforma o ai requisiti operativi, contattateci per la personalizzazione.

Il programma Certified Kubernetes Administrator (CKA) è stato creato dalla Linux Foundation e dalla Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Kubernetes è Nowadys, una piattaforma leader utilizzata per l'orchestrazione dei container.

NobleProg offre Docker e Kubernetes formazione dal 2015. Con oltre 360 progetti di formazione completati con successo, siamo diventati una delle società di formazione più conosciute a livello mondiale nel campo della containerizzazione.

Dal 2019 aiutiamo anche i nostri clienti a confermare le loro prestazioni in ambiente k8s preparandoli e incoraggiandoli a superare gli esami CKA e CKAD.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto agli amministratori di sistema, Kubernetes utenti che desiderano confermare le proprie conoscenze superando l'esame CKA.

D'altra parte, la formazione è focalizzata anche sull'acquisizione di esperienza pratica in Kubernetes Amministrazione, quindi ti consigliamo di prendervi parte, anche se non intendi sostenere l'esame CKA.

Formato del corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Un sacco di esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio dal vivo.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattaci per organizzare.
• Per saperne di più sulla certificazione CKA, visitare: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Il programma Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) è stato sviluppato da The Linux Foundation e dalla Cloud Native Computing Foundation (CNCF), l'ospite di Kubernetes.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in sede) è rivolto a Sviluppatori che desiderano confermare le loro competenze nella progettazione, creazione, configurazione e esposizione di applicazioni cloud native per Kubernetes.

Inoltre, il corso si concentra anche sull'acquisizione di esperienza pratica nello sviluppo di applicazioni Kubernetes, quindi lo raccomandiamo anche a coloro che non intendono sostenere l'esame CKAD.

NobleProg ha fornito training su Docker e Kubernetes dal 2015. Con oltre 360 progetti di formazione completati con successo, siamo diventati una delle aziende di formazione più note a livello mondiale nel campo della containerizzazione. Dalla fine del 2019, stiamo anche aiutando i nostri clienti a confermare le loro prestazioni nell'ambiente k8s preparandoli e incoraggiandoli a superare gli esami CKA e CKAD.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molte esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare l'evento.
• Per saperne di più sul CKAD, visitate: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Questo corso di formazione guidato da istruttori in Italia (online o in sede) è rivolto a praticanti di Kubernetes che desiderano prepararsi per l'esame CKS.

Alla fine di questo corso, i partecipanti sapranno come proteggere gli ambienti Kubernetes e le applicazioni basate su contenitori durante tutte le fasi del ciclo di vita di un'applicazione: costruzione, distribuzione e runtime.

Questo programma di 7 giorni offre un percorso completo ed operativo nella progettazione, nel dipingimento (deploy) e nella gestione di applicazioni cloud-native utilizzando pratiche DevOps moderne.

I partecipanti esploreranno come progettare architetture di microservizi scalabili, ottimizzare ambienti containerizzati e gestire carichi di lavoro in produzione utilizzando Kubernetes. Il corso copre strategie di deployment avanzate, automazione basata su GitOps e pratiche di osservabilità per garantire affidabilità e prestazioni del sistema.

Viene posto un forte accentuazione sulle sfide operative reali, incluse la risposta agli incidenti, la simulazione delle fallite (failures) e l'analisi delle cause profonde. Il programma si conclude con l'utilizzo di strumenti AI per supportare il troubleshooting e accelerare le decisioni operative.

Al termine della formazione, i partecipanti avranno una chiara comprensione su come costruire, deployare, monitorare e mantenere sistemi distribuiti resilienti in un ambiente basato su Kubernetes.

Docker è una piattaforma di containerizzazione utilizzata per creare ambienti riproducibili, portabili e scalabili per i sistemi ML.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in presenza) è rivolto a professionisti tecnici di livello intermedio ad avanzato che desiderano containerizzare e operazionalizzare pipeline ML complete utilizzando Docker.

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

• Containerizzare i carichi di lavoro per il training, la validazione e l'inferenza ML.
• Progettare e orchestrare pipeline ML end-to-end utilizzando Docker e strumenti supportati.
• Implementare versionamento, riproducibilità e CI/CD per i componenti ML.
• Distribuire, monitorare e scalare servizi ML in ambienti containerizzati.

Formato del Corso

• Lezioni interattive supportate da dimostrazioni pratiche.
• Esercizi pratici focalizzati sulla costruzione di componenti reali delle pipeline ML.
• Implementazione live-lab per workflow containerizzati end-to-end.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per un training personalizzato allineato alle esigenze specifiche dell'infrastruttura ML, contattaci per discutere le opzioni.

Questo corso di formazione guidato da un insegnante in Italia (online o in presenza) è rivolto a ingegneri che desiderano utilizzare Helm per semplificare il processo di installazione e gestione delle applicazioni Kubernetes.

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

• Installare e configurare Helm.
• Creare build riproducibili di applicazioni Kubernetes.
• Condividere le applicazioni come chart Helm.
• Eseguire applicazioni di terze parti salvate come chart Helm.
• Gestire i rilasci dei pacchetti Helm.

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 di software di livello principiante e intermedio e a professionisti DevOps che desiderano imparare a configurare e gestire un ambiente locale Kubernetes utilizzando Minikube.

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

• Installare e configurare Minikube nel computer locale.
• Comprendere i concetti di base e l'architettura di Kubernetes.
• Distribuisci e gestisci i contenitori usando kubectl e il dashboard Minikube.
• Configurare l'archiviazione persistente e le soluzioni di rete per Kubernetes.
• Utilizza Minikube per lo sviluppo, il test e il debug delle applicazioni.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio e DevOps ingegneri che desiderano utilizzare Minikube come parte del loro flusso di lavoro di sviluppo.

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

• Configurare e gestire un ambiente locale Kubernetes utilizzando Minikube.
• Informazioni su come distribuire, gestire ed eseguire il debug delle applicazioni in Minikube.
• Integra Minikube nelle pipeline di integrazione e distribuzione continue.
• Ottimizza il loro processo di sviluppo utilizzando le funzionalità avanzate di Minikube.
• Applicare le migliori pratiche per lo sviluppo locale Kubernetes.

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.