MLOps trên Kubernetes: Dòng CI/CD cho 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 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.

Khóa huấn luyện do giáo viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các kỹ sư nền tảng và chuyên gia DevOps cấp cao muốn thành thạo việc mở rộng ứng dụng bằng microservices và Kubernetes.

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

• Thiết kế và triển khai kiến trúc microservices có khả năng mở rộng.
• Triển khai và quản lý ứng dụng trên các cụm Kubernetes.
• Sử dụng Helm charts để triển khai dịch vụ hiệu quả.
• Theo dõi và duy trì sức khỏe của microservices trong môi trường sản xuất.
• Áp dụng các thực hành tốt nhất về bảo mật và tuân thủ trong môi trường Kubernetes.

Khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam dành cho các chuyên gia thực hành Kubernetes mong muốn chuẩn bị cho kỳ thi CKS.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ biết cách bảo mật các môi trường Kubernetes và các ứng dụng dựa trên container thông qua các giai đoạn khác nhau trong vòng đời của ứng dụng: xây dựng, triển khai và thời gian thực thi (runtime).

Chương trình 7 ngày này mang đến hành trình toàn diện và thực tiễn về thiết kế, triển khai và vận hành các ứng dụng hướng cloud bằng cách áp dụng các phương pháp DevOps hiện đại.

Người tham gia sẽ tìm hiểu cách thiết kế kiến trúc vi dịch vụ có khả năng mở rộng, tối ưu hóa môi trường container và quản lý các tác vụ sản xuất bằng Kubernetes. Khóa học bao gồm các chiến lược triển khai nâng cao, tự động hóa dựa trên GitOps và các thực hành quan sát hệ thống (observability) để đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất của hệ thống.

Chương trình chú trọng vào các thách thức vận hành trong thực tế, bao gồm phản ứng trước sự cố, mô phỏng lỗi và phân tích nguyên nhân gốc rễ. Khóa học kết thúc với việc sử dụng các công cụ hỗ trợ AI để hỗ trợ việc khắc phục sự cố và tăng tốc quá trình ra quyết định vận hành.

Qua đó, vào cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có hiểu biết rõ ràng về cách xây dựng, triển khai, giám sát và duy trì các hệ thống phân tán mạnh mẽ trong môi trường dựa trên Kubernetes.

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 (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 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 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.