Corso di formazione Inferenza AI sicura e portabile con Docker: dal locale al cloud

Questo corso in diretta tenuto da istruttori in Italia (online o presso la sede) è pensato per ingegneri che vogliono ampliare le proprie competenze su Docker al fine di distribuire applicazioni su larga scala mantenendo il pieno controllo.

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

• Creare i propri immagini Docker.
• Distribuire e gestire un gran numero di applicazioni basate su Docker.
• Valutare le diverse soluzioni per l’orchestrazione dei contenitori e scegliere quella più adatta.
• Configurare un processo di integrazione continua per le applicazioni Docker.
• Integrare le applicazioni Docker nei processi esistenti di integrazione continua.
• Migliorare la sicurezza delle 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.

Docker è una piattaforma di containerizzazione che consente di creare ambienti coerenti, portatili e riproducibili per i carichi di lavoro di AI e machine learning.

Questo corso di formazione dal vivo, con istruttore (online o in sede), è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano impacchettare codebase ML, dipendenze e modelli utilizzando Docker per flussi di lavoro affidabili dalla fase di sviluppo a quella di produzione.

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

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

Formato del corso

• Dimostrazioni dei concetti supportate da discussioni guidate.
• Esercitazioni pratiche focalizzate su task di containerizzazione reali.
• Implementazione pratica utilizzando ambienti Docker live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per personalizzare questa formazione in base al tuo ambiente organizzativo, ti preghiamo di contattarci per concordare i dettagli.

Il CI/CD per l'IA è un approccio strutturato finalizzato ad automatizzare il confezionamento, il testing, la containerizzazione e il deployment dei modelli mediante pipeline di integrazione continua (Continuous Integration) e consegna continua (Continuous Delivery).

Questa formazione live, guidata da un istruttore (online o in presenza), è rivolta a professionisti di livello intermedio che desiderano automatizzare i flussi di lavoro end-to-end per la consegna dei modelli di IA utilizzando Docker e piattaforme CI/CD.

A conclusione della formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Creare pipeline automatizzate per la build e il testing dei container contenenti modelli di IA.
• Implementare il controllo delle versioni e la riproducibilità lungo il ciclo di vita dei modelli.
• Integrare strategie di deployment automatizzato per i servizi di IA.
• Applicare le best practice del CI/CD specificamente adattate alle operazioni di machine learning (MLOps).

Formato del corso

• Presentazioni guidate dall'istruttore e discussioni tecniche.
• Esercitazioni pratiche ed esercizi di implementazione hands-on.
• Simulazioni di flussi di lavoro CI/CD realistici in un ambiente controllato.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Se la vostra organizzazione richiede flussi di lavoro delle pipeline personalizzati o integrazioni specifiche con piattaforme, vi invitiamo a contattarci per adattare questo corso alle vostre esigenze.

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/

Docker è una piattaforma open-source per l'automazione del processo di creazione, distribuzione ed esecuzione di applicazioni all'interno di container.

Questo corso dal vivo tenuto da un istruttore (online o in presenza) si rivolge agli ingegneri che desiderano utilizzare Docker per distribuire e gestire il software come container anziché come software tradizionale standalone.

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

• Installare e configurare Docker.
• Comprendere e implementare la containerizzazione del software.
• Gestire le applicazioni basate su Docker.
• Rete tra diverse applicazioni e sistemi Docker.
• Comprendere e modificare i registri Docker.

Formato del corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molti 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, vi preghiamo di contattarci per concordare i dettagli.
• Per saperne di più su Docker, visitate: https://www.docker.com

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.

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

Questo corso di formazione dal vivo, tenuto da un istruttore (online o in sede), è rivolto a professionisti tecnici di livello intermedio o avanzato che desiderano containerizzare e operare pipeline di ML complete utilizzando Docker.

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

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

Formato del Corso

• Lezioni interattive supportate da dimostrazioni pratiche.
• Esercitazioni hands-on focalizzate sulla creazione di componenti reali di pipeline ML.
• Implementazione di lab dal vivo per flussi di lavoro containerizzati end-to-end.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per una formazione personalizzata in linea con le specifiche esigenze di infrastruttura ML, contattaci per discutere le opzioni disponibili.

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

L'accelerazione GPU è fondamentale per eseguire carichi di lavoro di deep learning ad alte prestazioni in modo scalabile ed efficiente.

Questo corso di formazione dal vivo, condotto da un istruttore (online o in sede), è rivolto a professionisti tecnici di livello intermedio che desiderano configurare, ottimizzare ed eseguire carichi di lavoro AI abilitati alla GPU all'interno di contenitori Docker.

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

• Creare ed eseguire contenitori abilitati alla GPU per addestramento e inferenza.
• Configurare CUDA, driver e librerie runtime per flussi di lavoro AI containerizzati.
• Ottimizzare l'allocazione e l'isolamento delle risorse per applicazioni intensive sulla GPU.
• Deployare servizi di deep learning containerizzati e scalabili in ambienti di produzione.

Formato del Corso

• Lezione interattiva supportata da dimostrazioni sul campo.
• Esercitazioni pratiche focalizzate sullo sviluppo abilitato alla GPU.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio dal vivo.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per una formazione su misura in linea con la tua infrastruttura o lo stack GPU, contattaci per concordare i dettagli.

Il dipartimento dell'IA ibrida consiste nell'esecuzione dell'inferenza IA su ambienti cloud, on-premise e edge utilizzando flussi di lavoro unificati basati sui container.

Questo corso live con istruttore (online o in presenza) è rivolto a professionisti di livello avanzato desiderosi di progettare e distribuire sistemi di inferenza IA distribuiti attraverso ambienti eterogenei.

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

• Creare servizi IA containerizzati sicuri e scalabili per ambienti multi-sede.
• Distribuire carichi di lavoro di inferenza IA su cloud, server locali e dispositivi edge utilizzando Docker.
• Integrare strumenti di orchestrazione per automatizzare le operazioni IA distribuite.
• Ottimizzare la latenza, l'affidabilità e la resilienza dell'inferenza su infrastrutture diversificate.

Struttura del Corso

• Presentazioni guidate e discussioni condotte da esperti.
• Estesa pratica manuale ed esercizi applicati.
• Sperimentazione reale in un ambiente live-lab controllato.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per regolazioni personalizzate volte ad allineare questo corso con l'infrastruttura o i casi d'uso della tua organizzazione, contattaci per customizzare la formazione.

Nel corso formativo guidato da istruttori in Italia (in sede o a distanza), i partecipanti impareranno come distribuire diversi server di esempio all’interno di container, per poi automatizzarne il funzionamento, scalarli e gestirli in un cluster Kubernetes. Il corso prosegue con argomenti più avanzati, illustrando nel dettaglio le procedure per proteggere, collegare in rete e monitorare un cluster Kubernetes.

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

• Configurare ed eseguire un container Docker.
• Distribuire database e server all’interno di container.
• Creare un cluster Docker e Kubernetes.
• Utilizzare Kubernetes per gestire diversi ambienti operativi all’interno dello stesso cluster.
• Garantire la sicurezza, scalabilità e monitoraggio di un cluster Kubernetes.

In questo corso formativo guidato da un istruttore, i partecipanti apprenderanno le basi per lo sviluppo di microservizi sfruttando Spring Cloud e Docker. Attraverso esercitazioni pratiche e la creazione passo dopo passo di esempi concreti, verrà messa alla prova la loro competenza.

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

• Comprendere le basi dei microservizi.
• Utilizzare Docker per creare container destinati alle applicazioni a microservizi.
• Sviluppare e distribuire microservizi contenuti in container tramite Spring Cloud e Docker.
• Integrare i microservizi con servizi di scoperta e con il Spring Cloud API Gateway.
• Adottare Docker Compose per eseguire test di integrazione end-to-end.