Docker cho MLOps: Đóng gói container hóa pipeline từ đầu đến cuối Khóa Học Đào Tạo

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư muốn nâng cao kiến thức về Docker để có thể triển khai ứng dụng ở quy mô lớn hơn trong khi vẫn giữ được sự kiểm soát.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng:

• Xây dựng các ảnh (image) Docker của riêng mình.
• Triển khai và quản lý một số lượng lớn các ứng dụng Docker.
• Đánh giá các giải pháp phối hợp (orchestration) container khác nhau và chọn ra giải pháp phù hợp nhất.
• Thiết lập quy trình tích hợp liên tục (continuous integration) cho các ứng dụng Docker.
• Tích hợp các ứng dụng Docker vào các quy trình tích hợp công cụ liên tục hiện có.
• Đảm bảo an ninh cho các ứng dụng Docker của họ.

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 ở trình độ nâng cao, có kinh nghiệm từ trung cấp đến nâng cao, những người mong muốn nâng cao hiệu suất của mô hình DeepSeek, giảm thiểu độ trễ và triển khai các giải pháp AI một cách hiệu quả bằng cách áp dụng các phương pháp MLOps hiện đại.

Kết thúc khóa đào tạo, học viên sẽ có khả năng:

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

Học cách xây dựng, triển khai và quản trị các môi trường container hóa bằng Docker, Kubernetes và OpenShift. Khóa học thực hành năm ngày này bao gồm hình ảnh container, tải công việc Kubernetes, mạng cluster, lưu trữ, bảo mật, giám sát và quản trị OpenShift thực tiễn. Người tham gia sẽ có được các kỹ năng cần thiết để vận hành các nền tảng container hiện đại và khắc phục sự cố ứng dụng trên cả môi trường phát triển và sản xuất.

Trong khóa học này, do giảng viên hướng dẫn (trực tiếp hoặc từ xa), người tham gia sẽ học cách tạo và quản lý các container Docker, sau đó triển khai một ứng dụng mẫu bên trong container. Người tham gia cũng sẽ học cách tự động hóa, mở rộng và quản lý các ứng dụng được container hóa của họ trong cụm Kubernetes. Cuối cùng, khóa học tiếp tục với các chủ đề nâng cao hơn, hướng dẫn người tham gia qua quy trình bảo mật, mở rộng và giám sát một cụm Kubernetes.

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

• Cài đặt và chạy một container Docker.
• Triển khai một máy chủ và ứng dụng web được container hóa.
• Xây dựng và quản lý các hình ảnh Docker.
• Cài đặt một cụm Docker và Kubernetes.
• Sử dụng Kubernetes để triển khai và quản lý ứng dụng web phân tán.
• Bảo mật, mở rộng và giám sát một cụm Kubernetes.

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 (tư vấn trực tuyến hoặc tại hiện trường) được thiết kế dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu mong muốn xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình machine learning trên Kubernetes.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Kubeflow trên hạ tầng nội bộ (on-premise) và trên đám mây.
• Xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình ML dựa trên các container Docker và Kubernetes.
• Chạy toàn bộ các pipeline machine learning trên nhiều kiến trúc và môi trường đám mây khác nhau.
• Sử dụng Kubeflow để khởi tạo và quản lý các notebook Jupyter.
• Xây dựng các tác vụ huấn luyện ML, điều chỉnh siêu tham số (hyperparameter tuning) và cung cấp dịch vụ (serving) trên nhiều nền tảng.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư muốn đánh giá các phương pháp và công cụ hiện có để đưa ra quyết định thông minh về lộ trình triển khai MLOps trong tổ chức của họ.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các khung công tác và công cụ MLOps khác nhau.
• Lựa chọn đội ngũ phù hợp với kỹ năng cần thiết để xây dựng và hỗ trợ hệ thống MLOps.
• Chuẩn bị, kiểm tra và phiên bản hóa dữ liệu cho mô hình Học máy sử dụng.
• Hiểu các thành phần của một ML Pipeline (Dòng công việc Học máy) và các công cụ cần thiết để xây dựng nó.
• Thử nghiệm với các khung công tác và máy chủ Học máy khác nhau để triển khai vào sản xuất.
• Thực hiện toàn bộ quy trình Học máy để đảm bảo nó có thể tái tạo và duy trì được.