用於 MLOps 的 Docker：端對端管線容器化培訓

這種以講師為主導的香港現場培訓（現場或遠端）針對的是希望提高Docker知識的工程師，以便在保持控制的同時更大規模地部署應用程式。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 構建自己的 Docker 映射。
• 部署和管理大量 Docker 個應用程式。
• 評估不同的容器編排解決方案並選擇最合適的解決方案。
• 為 Docker 應用程式設置持續集成過程。
• 將 Docker 應用程式與現有的持續工具集成流程集成。
• 保護其 Docker 應用程式。

本課程爲講師引導的培訓，在香港（線上或線下）進行，面向具有中高級經驗的AI工程師和數據科學家，旨在通過現代MLOps實踐，提升DeepSeek模型的性能，減少延遲，並高效部署AI解決方案。

培訓結束後，學員將能夠：

• 優化DeepSeek模型，提升效率、準確性和可擴展性。
• 實施MLOps和模型版本控制的最佳實踐。
• 在雲端和本地基礎設施上部署DeepSeek模型。
• 有效監控、維護和擴展AI解決方案。

Docker 是一個容器化平台， 旨在為 AI 和機器學習工作負載提供一致、可攜且可重現的環境。

這門由講師帶領的培訓（線上或線下）針對中階專業人士， 旨在教授如何使用 Docker 來封裝 ML 程式碼庫、依賴項和模型， 以建立可靠的從開發到生產的流程。

完成本課程後， 參與者將能夠：

• 構建並管理專為 AI 和 ML 應用定制的 Docker 映像。
• 將機器學習流水線、工具和依賴項容器化。
• 優化 Docker 環境以實現最佳性能和可攜性。
• 在不同的運行時環境中部署容器化的 ML 服務。

課程形式

• 結合引導式討論的概念演示。
• 專注於實際容器化任務的實操練習。
• 使用實時實驗室 Docker 環境進行實務實現。

課程定制選項

• 如需針對貴組織的環境定制此培訓，請聯繫我們進行安排。

面向AI的CI/CD是一種結構化方法，通過持續集成和持續交付流水線，自動化模型的打包、測試、容器化和部署。

本培訓由講師現場授課（線上或線下），旨在幫助中級專業人士利用Docker和CI/CD平臺自動化端到端AI模型交付工作流。

完成培訓後，學員將能夠：

• 創建用於構建和測試AI模型容器的自動化流水線。
• 爲模型生命週期實施版本控制和可重現性。
• 集成AI服務的自動化部署策略。
• 應用針對機器學習操作的CI/CD最佳實踐。

課程形式

• 講師引導的演示和技術討論。
• 實操實驗室和動手實施練習。
• 在受控環境中模擬真實的CI/CD工作流。

課程定製選項

• 如果您的組織需要自定義流水線工作流或平臺集成，請聯繫我們以量身定製此課程。

認證 Kubernetes 管理員 （CKA） 計劃由 Linux 基金會和雲原生計算基金會 （CNCF） 創建。

Kubernetes 是 Nowadys 一個用於容器編排的領先平臺。

NobleProg從2015年開始提供Docker和Kubernetes培訓。憑藉 360 多個 成功完成的培訓專案，我們成為全球容器化領域最知名的培訓公司之一。

自 2019 年以來，我們還通過準備和鼓勵客戶通過 CKA 和 CKAD 考試來幫助客戶確認他們在 k8s 環境中的表現。

這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向系統管理員，Kubernetes 希望通過 CKA 考試來確認其知識的使用者。

另一方面，培訓的重點是獲得 Kubernetes 管理方面的實踐經驗，因此即使您不打算參加 CKA 考試，我們也建議您參加培訓。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 如需申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。
• 要瞭解有關CKA認證的更多資訊，請訪問：https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) 項目由 Linux Foundation 和 Kubernetes 的託管方 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 共同開發。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向希望驗證其在 Kubernetes 上設計、構建、配置和暴露雲原生應用技能的開發者。

另一方面，培訓也側重於在 Kubernetes 應用開發中獲得實踐經驗，因此即使您不打算參加 CKAD 考試，我們也建議您參與。

NobleProg 自 2015 年起一直在提供 Docker 和 Kubernetes 培訓。憑藉超過 360 個成功完成的培訓項目，我們已成爲全球容器化領域最知名的培訓公司之一。自 2019 年以來，我們還在幫助客戶通過在 k8s 環境中的表現，準備並鼓勵他們通過 CKA 和 CKAD 考試。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需爲此課程定製培訓，請聯繫我們安排。
• 如需瞭解更多關於 CKAD 的信息，請訪問：https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Docker是一個開源平臺，用於自動化在容器中構建、運輸和運行應用程序的過程。

本課程由講師現場授課或遠程直播（線上或線下），旨在幫助工程師使用Docker將軟件作爲容器進行部署和管理，而非傳統的獨立軟件。

通過本課程的學習，參與者將能夠：

• 安裝和配置Docker。
• 理解並實施軟件容器化技術。
• 管理基於Docker的應用程序。
• 連接不同的Docker應用及系統。
• 理解並編輯Docker註冊表。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習和實踐環節。
• 在真實實驗室環境中的實操演示。

課程定製選項

• 如需爲本課程申請定製培訓，請聯繫我們要安排事宜。
• 更多關於Docker的信息，請訪問：https://www.docker.com

學習如何使用Docker、Kubernetes和OpenShift構建、部署和管理容器化環境。本課程爲期五天，涵蓋容器鏡像、Kubernetes工作負載、集羣網絡、存儲、安全、監控和OpenShift管理。學員將掌握操作現代容器平臺並在開發和生產環境中排查應用問題所需的技能。

在這次由講師指導的香港（線下或遠程）培訓中，參與者將學習如何創建和管理Docker容器，然後在容器內部署一個示例應用。參與者還將學習如何在Kubernetes集羣中自動化、擴展和管理他們的容器化應用。最後，培訓將深入探討更高級的主題，引導參與者完成Kubernetes集羣的安全、擴展和監控過程。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 設置並運行Docker容器。
• 部署容器化的服務器和Web應用。
• 構建和管理Docker鏡像。
• 設置Docker和Kubernetes集羣。
• 使用Kubernetes部署和管理集羣化的Web應用。
• 對Kubernetes集羣進行安全、擴展和監控。

培訓目標：掌握Docker與Kubernetes的理論與操作技能。

GPU 加速对于以可扩展且高效的方式运行高性能深度学习工作负载至关重要。

此讲师指导的培训课程（线上或线下）面向中级技术人员，旨在帮助其配置、优化并在 Docker 容器中运行启用 GPU 的 AI 工作负载。

课程结束后，参与者将能够：

• 构建并运行用于训练和推理的 GPU 启用容器。
• 为容器化 AI 工作流配置 CUDA、驱动程序和运行时库。
• 优化 GPU 密集型应用的资源分配和隔离。
• 在生产环境中部署可扩展的容器化深度学习服务。

课程形式

• 由实际演示支持的互动教学。
• 专注于 GPU 启用开发的练习驱动实践。
• 在实时实验室环境中进行动手实施。

课程定制选项

• 如需与您基础设施或 GPU 堆栈相匹配的定制化培训，请联系我们进行安排。

Kubeflow 是一個開源平臺，旨在簡化在 Kubernetes 上構建、訓練和部署機器學習工作負載的過程。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望使用 Kubeflow 構建可靠機器學習工作流的初級到中級專業人士。

完成本培訓後，學員將掌握以下技能：

• 熟悉 Kubeflow 生態系統及其核心組件。
• 使用 Kubeflow Pipelines 構建可重複的工作流。
• 在 Kubernetes 上運行可擴展的訓練任務。
• 使用 Kubeflow Serving 高效部署機器學習模型。

課程形式

• 引導式演示與協作討論。
• 使用真實 Kubeflow 組件的實踐操作。
• 構建端到端機器學習工作流的實際練習。

課程定製選項

• 可根據團隊的技術棧和項目需求定製本培訓內容。

本課程為講師帶領的培訓，地點為 香港（線上或線下），專為希望在 Kubernetes 上構建、部署及管理機器學習工作流的開發人員和數據科學家而設計。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 在本地環境和雲環境中安裝並配置 Kubeflow。
• 基於 Docker 容器和 Kubernetes 構建、部署及管理 ML 工作流。
• 在多種架構和雲環境中執行完整的機器學習管道。
• 使用 Kubeflow 啟動並管理 Jupyter 筆記本。
• 跨多個平台構建 ML 訓練、超參數調優及服務工作負載。

本次由講師指導的培訓在香港（線上或線下）面向希望評估當前可用方法和工具的工程師，以便在組織內採用MLOps時做出明智的決策。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 安裝和配置各種MLOps框架和工具。
• 組建具備正確技能的團隊，以構建和支持MLOps系統。
• 準備、驗證和版本化數據以供ML模型使用。
• 瞭解ML管道的組件及其所需的工具。
• 實驗不同的機器學習框架和服務器，以部署到生產環境。
• 將整個機器學習過程操作化，使其可重現和可維護。

MLOps on Kubernetes 是一個框架，用於通過容器化流水線和GitOps工作流自動化機器學習的訓練、驗證、打包和部署。

本課程由講師指導，提供線上或線下培訓，面向希望構建自動化、可擴展的MLOps流水線的中級從業者。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設計端到端的機器學習CI/CD流水線。
• 實現用於模型部署和版本控制的GitOps工作流。
• 自動化機器學習模型的訓練、測試和打包。
• 集成監控、告警和回滾策略。

課程形式

• 講師引導的演講和技術深入探討。
• 實踐練習，構建真實的CI/CD工作流。
• 即時實驗室練習，部署機器學習工作負載到Kubernetes。

課程定製選項

• 組織可以請求與內部MLOps工具和基礎設施相匹配的定製內容。