MLOps on Kubernetes: CI/CD Pipelines for Machine Learning 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.

DO180 là một khóa giới thiệu về containers, các khái niệm cơ bản của Kubernetes, và các khái niệm nền tảng Red Hat OpenShift tập trung vào kỹ năng thực hành.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng đến các chuyên gia kỹ thuật từ mức cơ bản đến trung cấp muốn học các luồng làm việc containers, các thành phần cơ bản của Kubernetes, và cách triển khai và vận hành ứng dụng trên OpenShift.

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

• Tạo và quản lý hình ảnh container và các kho chứa với các phương pháp tốt nhất để đảm bảo tính tái tạo và an ninh.
• Triển khai và quản lý các đối tượng Kubernetes như pods, deployments, và services trên OpenShift.
• Sử dụng các tính năng của OpenShift bao gồm routes, buildconfigs, và web console để tối ưu hóa việc giao hàng ứng dụng.
• Cài đặt lưu trữ lâu dài, quản lý cấu hình, và xử lý bí mật cho các công việc trạng thái.
• Áp dụng các phương pháp bảo mật cơ bản, RBAC, và giám sát để duy trì các cụm và ứng dụng khỏe mạnh.

Định dạng của Khóa Học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Bài thực hành trong môi trường OpenShift thực tế mỗi ngày.
• Các bài tập và hội thảo giải quyết vấn đề theo kịch bản.

Tùy Chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa học được tuỳ chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại địa điểm do giáo viên hướng dẫn này nhằm vào các kỹ sư muốn sử dụng Helm để tối ưu hóa quy trình cài đặt và quản lý ứng dụng Kubernetes.

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

• Cài đặt và cấu hình Helm.
• Tạo các bản xây dựng lặp lại của ứng dụng Kubernetes.
• Chia sẻ ứng dụng dưới dạng biểu đồ Helm.
• Chạy các ứng dụng thứ ba được lưu trữ dưới dạng biểu đồ Helm.
• Quản lý các phiên bản của gói Helm.

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 is an open-source platform designed to streamline building, training, and deploying machine learning workloads on Kubernetes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level professionals who wish to build reliable ML workflows using Kubeflow.

Upon completion of this training, attendees will gain the skills to:

• Navigate the Kubeflow ecosystem and core components.
• Build reproducible workflows with Kubeflow Pipelines.
• Run scalable training jobs on Kubernetes.
• Serve machine learning models efficiently using Kubeflow Serving.

Format of the Course

• Guided presentations and collaborative discussions.
• Hands-on labs with real Kubeflow components.
• Practical exercises to build end-to-end ML workflows.

Course Customization Options

• Customized versions of this training can be arranged to align with your team’s technology stack and project requirements.

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, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển phần mềm và chuyên gia DevOps ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn học cách thiết lập và quản lý môi trường cục bộ Kubernetes bằng Minikube.

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

• Cài đặt và cấu hình Minikube trên máy cục bộ của họ.
• Hiểu các khái niệm và kiến trúc cơ bản của Kubernetes.
• Triển khai và quản lý các container bằng kubectl và bảng điều khiển Minikube.
• Thiết lập các giải pháp lưu trữ và mạng bền vững cho Kubernetes.
• Sử dụng Minikube để phát triển, kiểm tra và gỡ lỗi ứng dụng.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và kỹ sư trình độ trung cấp muốn sử dụng Minikube như một phần trong quy trình phát triển của họ.

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

• Thiết lập và quản lý môi trường Kubernetes cục bộ bằng Minikube.
• Hiểu cách triển khai, quản lý và gỡ lỗi các ứng dụng trên Minikube.
• Tích hợp Minikube vào quy trình tích hợp và triển khai liên tục của họ.
• Tối ưu hóa quy trình phát triển của họ bằng cách sử dụng các tính năng nâng cao của Minikube.
• Áp dụng các phương pháp hay nhất để phát triển Kubernetes cục bộ.

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.