MLOps op Kubernetes: CI/CD-pijplijnen voor machine learning Training Cursus

Deze door een instructeur geleide training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor AI-engineers en datawetenschappers op gevorderd niveau met een gedegen basiskennis die hun DeepSeek-modellen verder willen verbeteren, de latentie minimaliseren en efficiënte AI-oplossingen willen implementeren volgens moderne MLOps-methoden.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat tot:

• DeepSeek-modellen optimaliseren voor maximale efficiëntie, nauwkeurigheid en schaalbaarheid.
• Beste praktijken toepassen op het gebied van MLOps en versiebeheer van modellen.
• DeepSeek-modellen implementeren zowel in cloud- als lokale infrastructuur.
• AI-oplossingen effectief monitoren, onderhouden en schalen.

Deze door een instructeur geleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ervaren platform engineers en DevOps-professionals die willen leren hoe ze applicaties kunnen schalen met behulp van microservices en Kubernetes.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat tot:

• Het ontwerpen en implementeren van schaalbare microservices-architecturen.
• Het deployen en beheren van applicaties op Kubernetes-clusters.
• Het gebruik van Helm-charts voor een efficiënte service-implementatie.
• Het monitoren en onderhouden van de status van microservices in productie.
• Het toepassen van best practices op het gebied van beveiliging en compliance binnen een Kubernetes-omgeving.

Deze live training met instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor Kubernetes-professionals die zich willen voorbereiden op het CKS-examen.

Na afloop van deze training weten deelnemers hoe ze Kubernetes-omgevingen en containergebaseerde toepassingen beveiligen tijdens de verschillende fasen van de levenscyclus van een applicatie: bouwen, implementeren en runtime.

Dit programma van 7 dagen biedt een uitgebreide, praktische reis naar het ontwerpen, implementeren en beheren van cloud-native applicaties met behulp van moderne DevOps-praktijken.

Deelnemers leren hoe ze schaalbare microservice-architecturen kunnen ontwerpen, containeromgevingen kunnen optimaliseren en productie-workloads kunnen beheren met Kubernetes. De cursus behandelt geavanceerde implementatiestrategieën, GitOps-gebaseerde automatisering en observabiliteitspraktijken om de betrouwbaarheid en prestaties van het systeem te waarborgen.

Er ligt een sterke focus op operationele uitdagingen in de praktijk, waaronder incidentrespons, simulatie van fouten en root cause-analysis. Het programma sluit af met het gebruik van AI-gedreven tools die helpen bij het oplossen van problemen en het versnellen van operationele beslissingen.

Aan het einde van de training hebben deelnemers een helder begrip gekregen van hoe ze veerkrachtige gedistribueerde systemen bouwen, implementeren, bewaken en onderhouden in een Kubernetes-omgeving.

Deze door een instructeur geleide, live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor engineers die Helm willen gebruiken om het installeren en beheren van Kubernetes-applicaties te vereenvoudigen.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot:

• Helm installeren en configureren.
• Reproduceerbare versies van Kubernetes-applicaties maken.
• Applicaties als Helm-charts delen.
• Derdenapplicaties die in de vorm van Helm-charts zijn opgeslagen, draaien.
• Versies van Helm-pakketten beheren.

Dit live, door een instructeur geleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• Kubeflow installeren en configureren in een eigen infrastructuur (on-premise) en in de cloud.
• ML-workflows bouwen, implementeren en beheren op basis van Docker-containers en Kubernetes.
• Hele machine learning-pijplijnen uitvoeren op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
• Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks op te starten en te beheren.
• ML-training, hyperparameter-tuning en serving-workloads bouwen over meerdere platforms heen.

Dit door een instructeur geleide, praktijkgerichte trainingsprogramma in België (online of op locatie) is bedoeld voor softwareontwikkelaars en DevOps-professionals met basis- tot gevorderde kennis die willen leren hoe ze met behulp van Minikube een lokale Kubernetes-omgeving kunnen instellen en beheren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Minikube te installeren en te configureren op hun eigen machine.
• De basisconcepten en architectuur van Kubernetes te begrijpen.
• Containers te implementeren en beheren met kubectl en het Minikube-dashbaord.
• Persistente opslag en netwerkoplossingen voor Kubernetes in te richten.
• Minikube te gebruiken voor het ontwikkelen, testen en debuggen van applicaties.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en DevOps-engineers met gemiddelde kennis die Minikube willen gebruiken binnen hun ontwikkelingsproces.

Na afloop van de training zijn deelnemers in staat om:

• Een lokale Kubernetes-omgeving te installeren en te beheren via Minikube.
• Te begrijpen hoe applicaties op Minikube worden geïmplementeerd, beheerd en gedebugd.
• Minikube te integreren in hun continue integratie- en implementatiestrategieën.
• Hun ontwikkelingstraject te verbeteren door gebruik te maken van de geavanceerde mogelijkheden van Minikube.
• De meest effectieve werkwijzen toe te passen bij het lokaal ontwikkelen met Kubernetes.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is bedoeld voor ingenieurs die de beschikbare benaderingen en tools willen beoordelen om zo een weloverwogen keuze te maken over het invoeren van MLOps binnen hun organisatie.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• Verschillende MLOps-frameworks en -tools te installeren en te configureren.
• Het juiste team samen te stellen, met de benodigde vaardigheden voor het ontwikkelen en ondersteunen van een MLOps-systeem.
• Gegevens voor te bereiden, te valideren en versiebeheer aan te brengen zodat ze bruikbaar zijn voor machine learning-modellen.
• De verschillende onderdelen van een ML-pijplijn te begrijpen en de benodigde tools om deze te bouwen.
• Diverse machine learning-frameworks en servers uit te proberen voor implementatie in productieomgevingen.
• Het gehele machine learning-proces operationeel te maken, zodat het herhaalbaar en onderhoudbaar is.