Curso de Docker para MLOps: Pipelines de Containerização do Início ao Fim

Este treinamento liderado por instrutor, ao vivo em Portugal (online ou presencial), é destinado a engenheiros que desejam avançar seus conhecimentos em Docker para implantar aplicativos em escala maior, mantendo o controle.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir suas próprias imagens Docker.
• Implantar e gerenciar um grande número de aplicativos Docker.
• Avaliar diferentes soluções de orquestração de contêineres e escolher a mais adequada.
• Configurar um processo de integração contínua para aplicativos Docker.
• Integrar aplicativos Docker com processos de integração contínua existentes.
• Proteger seus aplicativos Docker.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Portugal (online ou no local), destina-se a engenheiros de IA e cientistas de dados de nível avançado com experiência intermediária a avançada, que desejam aprimorar o desempenho dos modelos DeepSeek, minimizar a latência e implantar soluções de IA de forma eficiente, utilizando práticas modernas de MLOps.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Otimizar modelos DeepSeek para eficiência, precisão e escalabilidade.
• Implementar as melhores práticas para MLOps e versionamento de modelos.
• Implantar modelos DeepSeek em infraestrutura de nuvem e local.
• Monitorar, manter e dimensionar soluções de IA de forma eficaz.

O Docker é uma plataforma de containerização que permite ambientes consistentes, portáteis e reproduzíveis para cargas de trabalho de IA e machine learning.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível intermediário que desejam embalar códigos, dependências e modelos de ML usando Docker para fluxos de trabalho confiáveis do desenvolvimento à produção.

Após concluir este curso, os participantes serão capazes de:

• Construir e gerenciar imagens Docker personalizadas para aplicações de IA e ML.
• Containerizar pipelines, ferramentas e dependências de machine learning.
• Otimizar ambientes Docker para desempenho e portabilidade.
• Implantar serviços ML containerizados em diferentes ambientes de execução.

Formato do Curso

• Demonstrações de conceitos apoiadas por discussões orientadas.
• Exercícios práticos focados em tarefas reais de containerização.
• Implementação prática usando ambientes Docker ao vivo.

Opções de Customização do Curso

• Para personalizar este treinamento para o ambiente da sua organização, entre em contato conosco para agendar.

CI/CD para AI é uma abordagem estruturada para automatizar o empacotamento, teste, contêinerização e implantação de modelos usando pipelines de integração contínua e entrega contínua.

Este treinamento guiado por instrutor (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário que desejam automatizar fluxos de trabalho completos de entrega de modelos AI usando Docker e plataformas CI/CD.

Ao final do treinamento, os participantes serão capazes de:

• Criar pipelines automatizados para construir e testar contêineres de modelos AI.
• Implementar controle de versão e reprodutibilidade nos ciclos de vida dos modelos.
• Integrar estratégias automatizadas de implantação para serviços AI.
• Aplicar melhores práticas CI/CD adaptadas às operações de aprendizado de máquina.

Formato do Curso

• Apresentações guiadas pelo instrutor e discussões técnicas.
• Laboratórios práticos e exercícios de implementação hands-on.
• Simulações realistas de fluxos de trabalho CI/CD em um ambiente controlado.

Opções de Personalização do Curso

• Se sua organização requer fluxos de trabalho personalizados ou integrações de plataforma, entre em contato conosco para adaptar este curso.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem usando o AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines de aprendizagem automática completos em diversas arquitecturas e ambientes de nuvem.
• Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.

Este treinamento presencial, conduzido por instrutor (online ou local), é voltado para engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho de Machine Learning em um servidor AWS EC2.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários no AWS.
• Usar EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar a inicialização de um cluster do Kubernetes no AWS.
• Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML em produção.
• Treinar e implantar modelos de ML do TensorFlow em múltiplas GPUs e máquinas executando em paralelo.
• Leverage outros serviços gerenciados pela AWS para estender um aplicativo de ML.

Este treinamento dirigido por instrutor (online ou presencial) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho de Machine Learning na nuvem Azure.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
• Usar o Azure Kubernetes Service (AKS) para simplificar a inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
• Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML em produção.
• Treinar e implantar modelos de ML do TensorFlow em múltiplos GPUs e máquinas executando em paralelo.
• Aproveitar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.

Kubeflow é uma plataforma de código aberto projetada para facilitar a construção, treinamento e implantação de cargas de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível iniciante a intermediário que desejam construir fluxos de trabalho confiáveis de ML usando Kubeflow.

Ao final deste treinamento, os participantes adquirirão as habilidades para:

• Navegar no ecossistema do Kubeflow e nos componentes principais.
• Construir fluxos de trabalho reproduzíveis com Kubeflow Pipelines.
• Executar trabalhos de treinamento escaláveis no Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizado de máquina eficientemente usando Kubeflow Serving.

Formato do Curso

• Apresentações guiadas e discussões colaborativas.
• Laboratórios práticos com componentes reais do Kubeflow.
• Exercícios práticos para construir fluxos de trabalho de ML de ponta a ponta.

Opções de Personalização do Curso

• Versões personalizadas deste treinamento podem ser organizadas para se alinharem com a pilha tecnológica e os requisitos de projeto da sua equipe.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem.
• Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
• Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam ir além da construção de modelos de ML e otimizar o processo de criação, rastreamento e implantação de modelos de ML.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar MLflow e bibliotecas e estruturas de ML relacionadas.
• Apreciar a importância da rastreabilidade, reprodutibilidade e implantação de um modelo de ML
• Implantar modelos de ML em diferentes nuvens públicas, plataformas ou servidores locais.
• Dimensionar o processo de implementação de ML para acomodar vários utilizadores que colaboram num projeto.
• Criar um registo central para experimentar, reproduzir e implementar modelos de ML.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) em Portugal é destinado a engenheiros que desejam avaliar as abordagens e ferramentas disponíveis hoje para tomar uma decisão inteligente sobre o caminho a seguir na adoção do MLOps em sua organização.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar vários frameworks e ferramentas de MLOps.
• Montar a equipe certa com as habilidades adequadas para construir e suportar um sistema de MLOps.
• Preparar, validar e versionar dados para uso por modelos de ML.
• Compreender os componentes de um Pipeline de ML e as ferramentas necessárias para construí-lo.
• Experimentar diferentes frameworks e servidores de aprendizado de máquina para deploy em produção.
• Operacionalizar todo o processo de Aprendizado de Máquina para que seja reproduzível e mantido.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para engenheiros de machine learning que desejam usar o Azure Machine Learning e o Azure DevOps para facilitar as práticas de MLOps.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir fluxos de trabalho e modelos de machine learning reproduzíveis.
• Gerenciar o ciclo de vida de machine learning.
• Rastrear e relatar o histórico de versão do modelo, ativos e mais.
• Implementar modelos de machine learning prontos para produção em qualquer lugar.

MLOps no Kubernetes é um framework para automatizar o treinamento, a validação, o empacotamento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina usando pipelines contêinerizados e fluxos de trabalho GitOps.

Este treinamento presencial (online ou no local) ministrado por um instrutor é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam construir pipelines MLOps automatizadas e escaláveis no Kubernetes.

Após concluir este treinamento, os participantes estarão equipados para:

• Projetar pipelines CI/CD de ponta a ponta para aprendizado de máquina.
• Implementar fluxos de trabalho GitOps para implantação e versionamento de modelos.
• Automatizar o treinamento, o teste e o empacotamento de modelos de ML.
• Integrar monitoramento, alertas e estratégias de reversão.

Formato do Curso

• Apresentações guiadas por instrutor e aprofundamentos técnicos.
• Exercícios práticos que constroem fluxos de trabalho CI/CD do mundo real.
• Prática em laboratório ao vivo implantando cargas de trabalho de ML no Kubernetes.

Opções de Customização do Curso

• Organizações podem solicitar conteúdo personalizado alinhado com suas ferramentas e infraestrutura MLOps internas.