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 (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn nâng cao kiến thức về Docker để triển khai ứng dụng ở quy mô lớn hơn đồng thời duy trì quyền kiểm soát.

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

• Xây dựng các hình ảnh Docker của riêng họ.
• Triển khai và quản lý số lượng lớn các ứng dụng Docker.
• Đánh giá các giải pháp điều phối container khác nhau và chọn giải pháp phù hợp nhất.
• Thiết lập quy trình tích hợp liên tục cho các ứng dụng Docker.
• Tích hợp các ứng dụng Docker với các quy trình tích hợp công cụ liên tục hiện có.
• Bảo mật 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.

Docker là một nền tảng containerization giúp tạo ra các môi trường đồng nhất, di động và có thể tái tạo cho các tác vụ AI và học máy.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp muốn đóng gói mã nguồn ML, phụ thuộc và mô hình bằng Docker để có quy trình phát triển đến sản xuất đáng tin cậy.

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

• Xây dựng và quản lý các hình ảnh Docker phù hợp cho các ứng dụng AI và ML.
• Containerize các pipeline, công cụ và phụ thuộc của học máy.
• Tối ưu hóa môi trường Docker về hiệu suất và khả năng di động.
• Triển khai các dịch vụ ML containerized trên các môi trường thời gian chạy khác nhau.

Định dạng của Khóa học

• Sự minh họa về khái niệm được hỗ trợ bởi cuộc thảo luận hướng dẫn.
• Bài tập thực hành tập trung vào các nhiệm vụ containerization thực tế.
• Thực hiện thực tế sử dụng môi trường Docker live-lab.

Tùy chỉnh Khóa học

• Để tùy chỉnh khóa đào tạo này cho môi trường tổ chức của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

CI/CD cho AI là cách tiếp cận có cấu trúc để tự động hóa việc đóng gói, kiểm thử, container hóa và triển khai mô hình sử dụng các đường dẫn tích hợp liên tục (CI) và giao phó liên tục (CD).

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn, dành cho những chuyên gia ở mức độ trung cấp muốn tự động hóa quy trình giao mô hình AI từ đầu đến cuối bằng Docker và các nền tảng CI/CD.

Khi kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo các đường dẫn tự động hóa để xây dựng và kiểm thử container mô hình AI.
• Thực hiện kiểm soát phiên bản và tái tạo cho chu trình sống của mô hình.
• Tích hợp các chiến lược triển khai tự động hóa cho dịch vụ AI.
• Áp dụng các thực hành tốt nhất về CI/CD được điều chỉnh phù hợp với hoạt động học máy.

Định dạng của Khóa học

• Các bài trình bày và thảo luận kỹ thuật do giảng viên hướng dẫn.
• Thực hành phòng thí nghiệm và thực hiện các bài tập thực tế.
• Phỏng vấn thực tế về quy trình CI/CD trong môi trường được kiểm soát.

Các Tùy chọn Đặt hàng Khóa học

• Nếu tổ chức của bạn cần các quy trình ống dẫn tùy chỉnh hoặc tích hợp nền tảng, vui lòng liên hệ với chúng tôi để điều chỉnh khóa học này.

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 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.

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.