Docker cho MLOps: Container hóa Pipeline từ Đầu đến Cuối Khóa Học Đào Tạo

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư AI và nhà khoa học dữ liệu trình độ cao với kinh nghiệm từ trung cấp đến nâng cao, những người muốn nâng cao hiệu suất DeepSeek mô hình, giảm độ trễ và triển khai các giải pháp AI một cách hiệu quả bằng các phương pháp thực hành MLOps hiện đại.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tối ưu hóa DeepSeek mô hình về hiệu quả, độ chính xác và khả năng mở rộng.
• Thực hiện các phương pháp thực hành tốt nhất cho MLOps và quản lý phiên bản mô hình.
• Triển khai DeepSeek mô hình trên cơ sở hạ tầng đám mây và tại chỗ.
• Giám sát, bảo trì và mở rộng quy mô các giải pháp AI một cách hiệu quả.

Docker là một nền tảng dành cho các nhà phát triển và quản trị viên hệ thống để duy trì các ứng dụng phân tán. Nó bao gồm một môi trường chạy để chạy các container và một dịch vụ để chia sẻ các container.

Với docker, cùng một ứng dụng có thể chạy không đổi trên máy tính xách tay, máy chủ chuyên dụng và máy chủ ảo.

Khóa học này hướng dẫn cách sử dụng cơ bản Docker, hữu ích cho cả nhà phát triển và quản trị viên hệ thống. Khóa học bao gồm rất nhiều bài tập thực hành và người tham gia sẽ thực hành trong môi trường Docker của riêng họ và xây dựng các image Docker của riêng họ trong suốt 2 ngày.

Mục tiêu của khóa học thực hành này là cung cấp tất cả các công cụ giải quyết các khía cạnh thực tế của Docker và Kubernetes, để người tham gia có được các kỹ năng cần thiết để quản lý chương trình một cách hiệu quả.

Mục tiêu của khóa học: Nắm vững kiến thức lý thuyết và kỹ năng vận hành về Docker và Kubernetes.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc học máy trên Kubernetes.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubeflow tại chỗ và trên đám mây bằng AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc ML dựa trên các container Docker và Kubernetes.
• Chạy toàn bộ các pipeline học máy trên các kiến trúc và môi trường đám mây đa dạng.
• Sử dụng Kubeflow để tạo và quản lý các Jupyter notebook.
• Xây dựng các workload đào tạo ML, điều chỉnh siêu tham số và phục vụ trên nhiều nền tảng.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn triển khai Machine Learning khối lượng công việc lên máy chủ AWS EC2.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubernetes, Kubeflow và các phần mềm cần thiết khác trên AWS.
• Sử dụng EKS (Elastic Kubernetes Service) để đơn giản hóa công việc khởi tạo một cụm Kubernetes trên AWS.
• Tạo và triển khai một quy trình Kubernetes để tự động hóa và quản lý các mô hình ML trong môi trường sản xuất.
• Huấn luyện và triển khai các mô hình ML TensorFlow trên nhiều GPU và máy chạy song song.
• Tận dụng các dịch vụ được quản lý khác của AWS để mở rộng ứng dụng ML.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn triển khai khối lượng công việc Machine Learning lên đám mây Azure.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubernetes, Kubeflow và các phần mềm cần thiết khác trên Azure.
• Sử dụng Dịch vụ Kubernetes của Azure (AKS) để đơn giản hóa công việc khởi tạo một cụm Kubernetes trên Azure.
• Tạo và triển khai một quy trình Kubernetes để tự động hóa và quản lý các mô hình ML trong sản xuất.
• Huấn luyện và triển khai các mô hình ML TensorFlow trên nhiều GPU và máy chạy song song.
• Tận dụng các dịch vụ được quản lý khác của AWS để mở rộng một ứng dụng ML.

Kubeflow là một nền tảng mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa việc xây dựng, huấn luyện và triển khai các tác vụ học máy trên Kubernetes.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho những chuyên gia từ mức độ cơ bản đến trung cấp muốn xây dựng các quy trình làm việc ML đáng tin cậy bằng Kubeflow.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có được kỹ năng để:

• Điều hướng hệ sinh thái và các thành phần lõi của Kubeflow.
• Xây dựng các quy trình làm việc có thể tái tạo với Kubeflow Pipelines.
• Chạy các công việc huấn luyện có khả năng mở rộng trên Kubernetes.
• Triển khai các mô hình học máy hiệu quả bằng Kubeflow Serving.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng được hướng dẫn và thảo luận hợp tác.
• Thực hành hands-on với các thành phần Kubeflow thực tế.
• Bài tập thực tế để xây dựng quy trình làm việc ML từ đầu đến cuối.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Các phiên bản tùy chỉnh của khóa đào tạo này có thể được sắp xếp để phù hợp với công nghệ và yêu cầu dự án của đội ngũ của bạn.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc học máy trên Kubernetes.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubeflow tại chỗ và trên đám mây.
• Xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc ML dựa trên các container Docker và Kubernetes.
• Chạy toàn bộ các pipeline học máy trên các kiến trúc và môi trường đám mây đa dạng.
• Sử dụng Kubeflow để tạo và quản lý các Jupyter notebook.
• Xây dựng các workload đào tạo ML, điều chỉnh siêu tham số và phục vụ trên nhiều nền tảng.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn vượt ra ngoài việc xây dựng các mô hình ML và tối ưu hóa quy trình tạo, theo dõi và triển khai mô hình ML.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình MLflow và các thư viện và khung ML liên quan.
• Đánh giá tầm quan trọng của khả năng theo dõi, tái tạo và triển khai của một mô hình ML.
• Triển khai các mô hình ML lên các đám mây công cộng, nền tảng khác nhau hoặc các máy chủ tại chỗ.
• Mở rộng quy trình triển khai ML để đáp ứng nhiều người dùng cộng tác trong một dự án.
• Thiết lập một đăng ký trung tâm để thử nghiệm, tái tạo và triển khai các mô hình ML.

Khóa học trực tiếp với giáo viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các kỹ sư muốn đánh giá các phương pháp và công cụ hiện có để đưa ra quyết định thông minh về con đường tiếp theo để áp dụng MLOps trong tổ chức của họ.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các khung và công cụ MLOps khác nhau.
• Tập hợp một đội ngũ có kỹ năng phù hợp để xây dựng và hỗ trợ một hệ thống MLOps.
• Chuẩn bị, xác thực và phiên bản hóa dữ liệu để sử dụng cho các mô hình ML.
• Hiểu các thành phần của một ML Pipeline và các công cụ cần thiết để xây dựng nó.
• Thực nghiệm với các khung và máy chủ học máy khác nhau để triển khai vào sản xuất.
• Hoạt động hóa toàn bộ quá trình Học Máy để nó trở nên có thể tái sản xuất và bảo trì.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại địa phương) này được thiết kế cho các kỹ sư máy học muốn sử dụng Azure Machine Learning và Azure DevOps để thúc đẩy các thực hành MLOps.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia viên sẽ có thể:

• Xây dựng các luồng làm việc và mô hình máy học có thể tái tạo.
• Quản lý chu trình đời của máy học.
• Theo dõi và báo cáo lịch sử phiên bản mô hình, tài sản và nhiều thông tin khác.
• Triển khai các mô hình máy học sẵn sàng sản xuất ở bất cứ đâu.

MLOps trên Kubernetes là một khung làm việc nhằm tự động hóa quá trình huấn luyện, xác thực, đóng gói và triển khai các mô hình học máy bằng cách sử dụng pipelines được container hóa và quy trình làm việc GitOps.

Đây là khóa đào tạo do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp tại địa điểm), dành cho những người thực hành ở mức trung cấp mong muốn xây dựng các pipelines MLOps tự động và có khả năng mở rộng trên Kubernetes.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ được trang bị để:

• Thiết kế các pipelines CI/CD từ đầu đến cuối cho máy học.
• Thực hiện quy trình làm việc GitOps cho việc triển khai và quản lý phiên bản mô hình.
• Tự động hóa quá trình huấn luyện, kiểm thử và đóng gói các mô hình ML.
• Tích hợp giám sát, cảnh báo và chiến lược rollback.

Định dạng của Khóa Học

• Các bài trình bày và phân tích kỹ thuật được hướng dẫn bởi giảng viên.
• Bài tập thực hành xây dựng các quy trình làm việc CI/CD thực tế.
• Thực hành live-lab triển khai các công việc ML lên Kubernetes.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Các tổ chức có thể yêu cầu nội dung được tùy chỉnh phù hợp với các công cụ và cơ sở hạ tầng MLOps nội bộ của họ.