Corso di formazione MLOps su Kubernetes: Pipeline CI/CD per il machine learning

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.

Questo corso formativo con docente, svolto in presenza o online Italia, è indirizzato a ingegneri di piattaforma e professionisti DevOps di livello avanzato che desiderano acquisire competenze nella scalabilità delle applicazioni tramite microservizi e Kubernetes.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare e implementare architetture a microservizi scalabili.
• Distribuire e gestire applicazioni all’interno di cluster Kubernetes.
• Sfruttare i diagrammi Helm per una distribuzione efficiente dei servizi.
• Monitorare e mantenere in salute i microservizi in ambiente di produzione.
• Applicare le migliori pratiche in materia di sicurezza e conformità nell’ambiente Kubernetes.

Kubernetes è una piattaforma di orchestrazione dei container ampiamente utilizzata per la gestione di applicazioni distribuite su larga scala.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori (in modalità online o in presenza), si rivolge a professionisti di livello avanzato che desiderano applicare tecniche di intelligenza artificiale e machine learning per ottimizzare l’utilizzo delle risorse, le decisioni di pianificazione e le strategie di autoscaling in Kubernetes.

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

• Applicare modelli di IA/ML per migliorare le decisioni relative alla pianificazione dei carichi di lavoro in Kubernetes.
• Utilizzare l’analisi predittiva per ottimizzare l’allocazione di CPU, GPU e memoria.
• Implementare un autoscaling intelligente mediante apprendimento per rafforzamento e previsione delle metriche.
• Ridurre i costi infrastrutturali e la latenza grazie all’ottimizzazione automatica delle risorse.

Formato del corso

• Presentazioni tecniche guidate dall’istruttore e approfondimenti interattivi.
• Esercitazioni pratiche su cluster Kubernetes reali.
• Attività concrete per applicare modelli di intelligenza artificiale a scenari operativi concreti.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per adattare il programma alle vostre esigenze specifiche riguardo alla piattaforma o all’ambiente operativo, contattateci per una personalizzazione su misura.

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

Oggigiorno Kubernetes è una piattaforma di riferimento per l’orchestrazione dei container.

NobleProg offre corsi su Docker e Kubernetes dal 2015. Grazie a oltre 360 progetti formativi portati a termine con successo, siamo diventati una delle principali società di formazione al mondo nel settore della containerizzazione.

Dal 2019 supportiamo inoltre i nostri clienti nell’accertamento delle proprie competenze in un ambiente Kubernetes, preparandoli e incoraggiandoli a superare gli esami CKA e CKAD.

Questo corso dal vivo tenuto da istruttori (in modalità online o presenziale) si rivolge ad amministratori di sistema e utenti di Kubernetes che desiderano verificare le proprie conoscenze sostenendo l’esame CKA.

Tuttavia, il percorso formativo si focalizza anche sullo sviluppo della pratica nell’amministrazione di Kubernetes; pertanto consigliamo a tutti di parteciparvi, anche a chi non intende sostenere l’esame CKA.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e discussioni guidate.
• Numerosi esercizi pratici e attività di allenamento.
• Applicazioni dirette in un ambiente laboratoriale reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione su misura, contattateci per concordare i dettagli.
• Per ulteriori informazioni sulla certificazione CKA, consultate: 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’organizzazione responsabile di Kubernetes.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori (online o in presenza), si rivolge agli sviluppatori che desiderano attestare le proprie competenze nella progettazione, creazione, configurazione e distribuzione di applicazioni cloud native per Kubernetes.

Il corso mira anche a fornire una solida esperienza pratica nello sviluppo di applicazioni su Kubernetes; pertanto consigliamo vivamente la partecipazione, anche a chi non intende sostenere l’esame CKAD.

NobleProg offre formazione su Docker e Kubernetes dal 2015. Grazie a oltre 360 corsi completati con successo, è diventata una delle principali società di formazione al mondo nel campo della containerizzazione. Dal 2019 assistiamo inoltre i nostri clienti nell’attestazione delle loro capacità nell’ambiente Kubernetes, preparandoli e incoraggiandoli a superare gli esami CKA e CKAD.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e discussioni.
• Molti esercizi pratici.
• Implementazione diretta in un ambiente di laboratorio reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione su misura, contattaci per accordi specifici.
• Per saperne di più sull’esame CKAD, visitate: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Questo corso formativo guidato da istruttori, svolto in Italia (online o in presenza), è rivolto a professionisti di Kubernetes che desiderano prepararsi all’esame CKS.

Al termine del percorso, i partecipanti apprenderanno come garantire la sicurezza degli ambienti Kubernetes e delle applicazioni containerizzate lungo l’intero ciclo di vita: dalla creazione alla distribuzione fino all’esecuzione.

Questo programma di 7 giorni offre un percorso completo e pratico verso la progettazione, la distribuzione e la gestione di applicazioni cloud-native utilizzando pratiche DevOps moderne.

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

Viene posto un forte accento sulle sfide operative del mondo reale, incluse la risposta agli incidenti, la simulazione dei guasti e l'analisi delle cause root. Il programma si conclude con l'utilizzo di strumenti alimentati dall'intelligenza artificiale per supportare il troubleshooting e accelerare il processo decisionale operativo.

A conclusione della formazione, i partecipanti avranno una comprensione chiara di come costruire, distribuire, monitorare e mantenere sistemi distribuiti resilienti in un ambiente basato su Kubernetes.

Docker è una piattaforma di containerizzazione utilizzata per creare ambienti replicabili, portabili e scalabili per i sistemi di machine learning.

Questo corso formativo in diretta, tenuto da istruttori (in modalità online o in sede), è rivolto a professionisti tecnici di livello intermedio e avanzato che desiderano containerizzare e implementare intere pipeline ML tramite Docker.

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

• Containerizzare le attività di addestramento, validazione e inferenza dei modelli ML.
• Progettare e coordinare pipeline ML end-to-end utilizzando Docker e gli strumenti correlati.
• Implementare il controllo delle versioni, la replicabilità e i processi CI/CD per tutti i componenti ML.
• Distribuire, monitorare e scalare servizi ML all’interno di ambienti containerizzati.

Modalità del corso

• Lezioni interattive affiancate da dimostrazioni pratiche.
• Esercitazioni pratiche finalizzate alla creazione di componenti concreti per pipeline ML.
• Implementazione diretta in laboratorio di flussi di lavoro end-to-end containerizzati.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per un addestramento su misura in base alle specifiche esigenze infrastrutturali relative al machine learning, contattateci per discutere le possibili personalizzazioni.

Questo corso formativo, condotto da istruttori e svoltosi in diretta Italia (online o in aula), è pensato per gli ingegneri che vogliono servirsi di Helm al fine di semplificare l’installazione e la gestione delle applicazioni Kubernetes.

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

• Installare e configurare Helm.
• Creare versioni riproducibili delle applicazioni Kubernetes.
• Condividere le applicazioni sotto forma di chart Helm.
• Eseguire applicazioni di terze parti distribuite come chart Helm.
• Gestire i rilasci dei pacchetti Helm.

Kubeflow è una piattaforma open source pensata per semplificare la creazione, l’addestramento e il deployment di modelli di machine learning su Kubernetes.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori (in modalità online o in presenza), è rivolto a professionisti con competenze di base o intermedie che desiderano sviluppare flussi di lavoro ML affidabili utilizzando Kubeflow.

Al termine del corso, i partecipanti acquisiranno le seguenti capacità:

• Comprendere l’ecosistema di Kubeflow e i suoi componenti principali.
• Creare flussi di lavoro riproducibili grazie a Kubeflow Pipelines.
• Eseguire attività di addestramento scalabili su Kubernetes.
• Distribuire modelli di machine learning in modo efficiente tramite Kubeflow Serving.

Modalità svolgimento del corso

• Presentazioni guidate e discussioni interattive.
• Laboratori pratici con i componenti reali di Kubeflow.
• Esercitazioni concrete volte a costruire flussi di lavoro ML completi e funzionanti.

Opzioni di personalizzazione del corso

• È possibile predisporre versioni personalizzate di questo corso in base alle tecnologie impiegate dal vostro team e ai requisiti specifici dei progetti.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori Italia (online o in presenza), si rivolge a sviluppatori software e professionisti DevOps di livello principiante ed intermedio che desiderano imparare a creare e gestire un ambiente Kubernetes locale utilizzando Minikube.

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

• Installare e configurare Minikube sul proprio computer.
• Comprendere i concetti fondamentali e l’architettura di Kubernetes.
• Distribuire e gestire container tramite kubectl e la dashboard di Minikube.
• Configurare soluzioni di archiviazione persistente e di rete per Kubernetes.
• Sfruttare Minikube per lo sviluppo, i test e il debug delle applicazioni.

Questo corso di formazione dal vivo, tenuto da un istruttore Italia (online o in presenza), si rivolge a sviluppatori e ingegneri DevOps di livello intermedio che desiderano integrare Minikube nel proprio flusso di lavoro di sviluppo.

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

• Configurare e gestire un ambiente Kubernetes locale tramite Minikube.
• Capire come distribuire, gestire e eseguire il debug delle applicazioni su Minikube.
• Integrare Minikube nei propri processi di integrazione continua e distribuzione automatica.
• Ottimizzare il proprio processo di sviluppo sfruttando le funzionalità avanzate di Minikube.
• Applicare le migliori pratiche nello sviluppo di applicazioni su Kubernetes in ambiente locale.

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.