Kubernetes 上的 MLOps：机器学习的 CI/CD 流水线培訓

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。

這種以講師為主導的 香港（在線或現場）實時培訓面向希望掌握使用微服務和 Kubernetes 擴展應用程式的高級平台工程師和 DevOps 專業人士。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設計和實現可擴展的微服務架構。
• 在 Kubernetes 個集群上部署和管理應用程式。
• 利用 Helm 圖表進行高效的服務部署。
• 監視和維護生產中微服務的運行狀況。
• 在 Kubernetes 環境中應用安全性和合規性的最佳實踐。

這是講師主導的 香港 線上或線下培訓。課程旨在幫助 Kubernetes 從業者準備 CKS 考試。

完成培訓後，參與者將學會保護 Kubernetes 環境和容器化應用。這涵蓋了應用的不同階段：建置、部署和運行時。

本爲期七天的課程提供了一次全面的實踐之旅，學習如何使用現代 DevOps 實踐設計、部署和運營雲原生應用。

參與者將探索如何設計可擴展的微服務架構，優化容器環境，並使用 Kubernetes 管理生產工作負載。課程內容涵蓋高級部署策略、基於 GitOps 的自動化以及可觀測性實踐，以確保系統的可靠性和性能。

課程重點在於現實世界的運營挑戰，包括事件響應、故障模擬和根本原因分析。課程最後部分介紹使用 AI 驅動工具來支持故障排除並加速運營決策。

培訓結束時，參與者將清楚地瞭解如何在基於 Kubernetes 的環境中構建、部署、監控和維護彈性分佈式系統。

本課程爲講師指導的香港線下或線上培訓，旨在幫助工程師使用Helm簡化Kubernetes應用的安裝和管理流程。

培訓結束後，學員將能夠：

• 安裝和配置Helm。
• 創建可復現的Kubernetes應用構建。
• 將應用共享爲Helm圖表。
• 運行保存爲Helm圖表的第三方應用。
• 管理Helm包的發佈。

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。

這種以講師為主導的 香港（在線或現場）現場培訓面向希望學習如何使用 Minikube 設置和管理本地 Kubernetes 環境的初級到中級軟體開發人員和 DevOps 專業人士。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在本地電腦上安裝和配置 Minikube。
• 瞭解 Kubernetes 的基本概念和架構。
• 使用 kubectl 和 Minikube 儀錶板部署和管理容器。
• 為Kubernetes 設置持久性存儲和網路解決方案。
• 利用 Minikube 開發、測試和調試應用程式。

這種以講師為主導的香港（在線或現場）現場培訓面向希望將Minikube作為其開發工作流程一部分的中級開發人員和 DevOps 工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Minikube 設置和管理本地 Kubernetes 環境。
• 瞭解如何在Minikube上部署、管理和調試應用程式。
• 將 Minikube 整合到其持續整合和部署管道中。
• 使用 Minikube 的高級功能優化他們的開發流程。
• 將最佳實踐應用於本地 Kubernetes 開發。

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。