MLOps op Kubernetes: CI/CD-pipelines 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.

Kubernetes is een platform voor containerorchestratie dat veel wordt gebruikt om gedistribueerde toepassingen op grote schaal te beheren.

Deze door instructeurs geleide, live-training (online of ter plaatse) is bedoeld voor ervaren professionals die AI- en machine learning-technieken willen inzetten om het gebruik van resources in Kubernetes, de planning en autoscaling te optimaliseren.

Na afronding van deze cursus zullen de deelnemers kunnen:

• AI-/ML-modellen toepassen om betere beslissingen te nemen bij het plannen van workloads in Kubernetes.
• Predictieve analysetechnieken gebruiken voor een efficiëntere allocatie van CPU, GPU en geheugen.
• Intelligente autoscaling implementeren door middel van reinforcement learning en voorspellende modellen.
• De infrastructuurkosten en vertraging verminderen via geautomatiseerde optimalisatie van resources.

Opzet van de cursus

• Technische presentaties en diepgaande discussies begeleid door instructeurs.
• Praktijkgerichte oefeningen in labomgevingen met echte Kubernetes-clusters.
• Concreet werken aan AI-modellen in realistische operationele scenario’s.

Optionele cursusaanpassingen

• Wilt u deze training aanpassen aan uw specifieke platformomgeving of operationele behoeften? Neem dan contact met ons op voor maatwerkoplossingen.

Het programma voor Gecertificeerde Kubernetes Administrators (CKA) is ontwikkeld door The Linux Foundation en de Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Kubernetes is tegenwoordig een toonaangevend platform voor containerorchestratie.

NobleProg biedt sinds 2015 trainingen aan op het gebied van Docker en Kubernetes. Met meer dan 360 met succes afgeronde trainingsprojecten zijn wij uitgegroeid tot een van de meest bekende trainingsinstituten wereldwijd op het gebied van containerisatie.

Sinds 2019 helpen we onze klanten eveneens om hun beheersing van het Kubernetes-ecosysteem te bewijzen door hen voor te bereiden op en aan te moedigen om de CKA- en CKAD-examens af te leggen.

Deze interactieve, live-training onder leiding van een instructeur (online of op locatie) richt zich op systeembeheerders en gebruikers van Kubernetes die hun kennis willen bevestigen door het behalen van het CKA-examen.

Daarnaast is de training tevens gericht op het verwerven van praktische vaardigheden in het beheren van Kubernetes; daarom raden wij iedereen aan deel te nemen, zelfs als u niet van plan bent om het CKA-examen af te leggen.

Vorm van de training

• Interactieve presentaties en discussies.
• Veel oefeningen en praktische opdrachten.
• Hands-on toepassing in een live-labomgeving.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Wilt u een aangepaste training voor deze cursus? Neem dan contact met ons op om de details te bespreken.
• Meer informatie over certificering via CKA vindt u hier: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Het programma voor gecertificeerde Kubernetes-applicatieontwikkelaars (CKAD) is ontwikkeld door The Linux Foundation en de Cloud Native Computing Foundation (CNCF), de organisator achter Kubernetes.

Deze door een docent geleide, live-training (online of op locatie) richt zich op ontwikkelaars die hun vaardigheden willen bevestigen op het gebied van het ontwerpen, bouwen, configureren en implementeren van cloud-native applicaties voor Kubernetes.

Daarnaast legt de training nadruk op praktische ervaring in het ontwikkelen van applicaties binnen Kubernetes; we raden dan ook iedereen aan deel te nemen, zelfs als u niet van plan bent het CKAD-examen af te leggen.

Sinds 2015 verzorgt NobleProg trainingen over Docker en Kubernetes. Met meer dan 360 succesvol voltooide opleidingsprojecten zijn we wereldwijd een van de meest bekende trainingsorganisaties op het gebied van containerisatie geworden. Sinds 2019 helpen wij onze klanten ook hun competenties in een Kubernetes-omgeving te bevestigen door hen voor te bereiden en aan te moedigen om de CKA- en CKAD-examens te halen.

Vorm van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Ruime hoeveelheid oefeningen en praktijkopdrachten.
• Praktische implementatie in een live-lab-omgeving.

Mogelijkheden tot aanpassing van de cursus

• Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om dit te regelen.
• Meer informatie over CKAD vindt u hier: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Deze door een docent geleide live-training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor Kubernetes-professionals die zich willen voorbereiden op het CKS-examen.

Aan het einde van deze training weten deelnemers hoe ze Kubernetes-omgevingen en containergebaseerde applicaties kunnen beveiligen gedurende alle fasen van de levenscyclus van een applicatie: ontwikkeling, implementatie 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.

Docker is een platform voor containerisatie dat wordt gebruikt om reproduceerbare, draagbare en schaalbare omgevingen te creëren voor machine learning-systemen.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een docent (online of op locatie) is bedoeld voor technisch personeel met middelbare tot gevorderde kennis die hun volledige ML-pijplijnen willen containeriseren en operationaliseren met behulp van Docker.

Na het volgen van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Machine learning-trainingen, validatie- en inferentietaken te containeriseren.
• End-to-end ML-pijplijnen te ontwerpen en te beheren met Docker en gerelateerde tools.
• Versiebeheer, reproduceerbaarheid en CI/CD-processen voor ML-onderdelen toe te passen.
• Machine learning-diensten te implementeren, monitoren en schalen in een gecontaineriseerde omgeving.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezingen ondersteund door praktische demonstraties.
• Praktijkopdrachten gericht op het ontwikkelen van relevante componenten voor ML-pijplijnen.
• Live-laboefeningen waarbij end-to-end containerisatieprocessen worden toegepast.

Mogelijkheden voor cursusaanpassing

• Indien u een op maat gemaakte training wenst die aansluit bij uw specifieke ML-infrastructuurvereisten, neem dan contact met ons op om de mogelijkheden te bespreken.

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.

Kubeflow is een open-sourceplatform dat het eenvoudig maakt om machine learning-werkstromen te ontwikkelen, te trainen en te implementeren op Kubernetes.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een basis- tot middenniveau die betrouwbare ML-werkstromen willen realiseren met Kubeflow.

Na afronding van deze training beschikken deelnemers over de volgende vaardigheden:

• Kennis nemen van het Kubeflow-ecosysteem en de kerncomponenten.
• Reproduceerbare werkstromen opzetten met behulp van Kubeflow Pipelines.
• Schaalbare trainingstaken uitvoeren op Kubernetes.
• Machine learning-modellen efficiënt afleveren via Kubeflow Serving.

Opzet van de cursus

• Begeleide presentaties en gezamenlijke discussies.
• Praktische oefeningen met reële Kubeflow-componenten.
• Concrete opdrachten om end-to-end ML-werkstromen te ontwerpen en implementeren.

Individuele aanpassingsmogelijkheden

• Deze training kan naar wens aangepast worden zodat deze volledig aansluit bij de technologische behoeften en specifieke projectdoelstellingen van uw team.

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.