Curso de MLOps no Kubernetes: Pipelines CI/CD para Aprendizado de Máquina

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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de plataforma de nível avançado e DevOps profissionais que desejam dominar aplicativos de dimensionamento usando microsserviços e Kubernetes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implementar arquiteturas de microsserviços escaláveis.
• Implantar e gerenciar aplicativos em clusters Kubernetes.
• Utilizar gráficos Helm para implantação eficiente de serviços.
• Monitorar e manter a integridade dos microsserviços em produção.
• Aplicar as melhores práticas de segurança e conformidade em um ambiente Kubernetes.

Kubernetes é uma plataforma de orquestração de contêineres amplamente utilizada para gerenciar aplicativos distribuídos em larga escala.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) destina-se a profissionais avançados que desejam aplicar técnicas de IA e aprendizado de máquina para otimizar o uso de recursos, decisões de agendamento e estratégias de autoescalonamento no Kubernetes.

Ao final deste programa, os participantes serão capazes de:

• Aplicar modelos de IA/ML para melhorar as decisões de agendamento de carga de trabalho no Kubernetes.
• Usar análise preditiva para otimizar a alocação de CPU, GPU e memória.
• Implementar autoescalonamento inteligente usando aprendizado por reforço e previsão de métricas.
• Reduzir o custo da infraestrutura e a latência através da otimização automatizada de recursos.

Formato do Curso

• Apresentações técnicas guiadas por instrutor e discussões aprofundadas.
• Trabalho prático em laboratório usando clusters Kubernetes reais.
• Exercícios práticos aplicando modelos de IA a cenários operacionais reais.

Opções de Personalização do Curso

• Para adaptar este curso à sua configuração de plataforma ou requisitos operacionais, entre em contato conosco para personalização.

O programa Certified Kubernetes Administrator (CKA) foi criado pela The Linux Foundation e pela Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

A Kubernetes é hoje uma das principais plataformas utilizadas para orquestração de containers.

A NobleProg tem ministrado treinamentos em Docker e Kubernetes desde 2015. Com mais de 360 projetos de treinamento concluídos com sucesso, nos tornamos uma das empresas de treinamento mais conhecidas em todo o mundo no campo da conteinerização.

Desde 2019, também estamos ajudando nossos clientes a confirmar seu desempenho no ambiente k8s, preparando-os e incentivando-os a passar nos exames CKA e CKAD.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (online ou no local) é destinado a administradores de sistema, Kubernetes usuários que desejam confirmar seus conhecimentos passando no exame CKA.

Por outro lado, a formação está também direccionada para a aquisição de experiência prática em Administração Kubernetes, pelo que recomendamos a sua participação, mesmo que não pretenda fazer o exame CKA.

Formato do curso

• Aulas e debates interactivos.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, contacte-nos para combinar.
• Para saber mais sobre a certificação CKA, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

O programa Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) foi desenvolvido pela Linux Foundation e pela Cloud Native Computing Foundation (CNCF), a anfitriã do Kubernetes.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é destinado a Desenvolvedores que desejam confirmar suas habilidades em projetar, construir, configurar e expor aplicações nativas na nuvem para o Kubernetes.

Ao mesmo tempo, o treinamento também se concentra em adquirir experiência prática no desenvolvimento de aplicações do Kubernetes, portanto, recomendamos participar dele, mesmo que você não pretenda fazer a prova CKAD.

NobleProg tem oferecido treinamentos Docker & Kubernetes desde 2015. Com mais de 360 projetos de treinamento bem-sucedidos, nos tornamos uma das empresas de treinamento mais conhecidas no mundo na área de containerização. Desde 2019, também estamos ajudando nossos clientes a confirmar seu desempenho em ambientes k8s preparando-os e incentivando-os a passar nas provas CKA e CKAD.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
• Para saber mais sobre CKAD, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Este treinamento orientado por instrutor, ao vivo em Portugal (online ou presencial), é destinado a profissionais de Kubernetes que desejam se preparar para a prova CKS.

No final deste treinamento, os participantes saberão como proteger ambientes Kubernetes e aplicativos baseados em contêineres em todas as etapas do ciclo de vida de um aplicativo: construção, implantação e execução.

Este programa de 7 dias oferece uma jornada prática e abrangente para projetar, implementar e operar aplicativos nativos em nuvem usando práticas modernas de DevOps.

Os participantes explorarão como projetar arquiteturas escaláveis de microsserviços, otimizar ambientes de contêineres e gerenciar cargas de trabalho em produção usando Kubernetes. O curso abrange estratégias avançadas de implantação, automação baseada em GitOps e práticas de observabilidade para garantir a confiabilidade e o desempenho do sistema.

Há um forte foco nos desafios operacionais do mundo real, incluindo resposta a incidentes, simulação de falhas e análise de causa raiz. O programa conclui com o uso de ferramentas alimentadas por IA para apoiar a solução de problemas e acelerar a tomada de decisões operacionais.

Ao final do treinamento, os participantes terão uma compreensão clara sobre como construir, implantar, monitorar e manter sistemas distribuídos resilientes em um ambiente baseado em Kubernetes.

Aprenda os fundamentos de contêineres, Kubernetes e OpenShift em um treinamento prático e hands-on projetado para desenvolvedores, engenheiros DevOps e profissionais de TI. Os participantes aprenderão como criar aplicações com contêineres, implantar cargas de trabalho, gerenciar recursos do Kubernetes e utilizar o OpenShift para otimizar a entrega moderna de aplicações em ambientes de nuvem e híbridos.

Docker é uma plataforma de containerização usada para construir ambientes reprodutíveis, portáteis e escaláveis para sistemas de ML.

Este treinamento guiado por instrutor (online ou presencial) destina-se a profissionais técnicos intermediários a avançados que desejam containerizar e operacionalizar pipelines de ML completas usando Docker.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Containerizar cargas de trabalho de treinamento, validação e inferência de ML.
• Projetar e orquestrar pipelines de ML do início ao fim usando Docker e ferramentas de suporte.
• Implementar versionamento, reprodutibilidade e CI/CD para componentes de ML.
• implantar, monitorar e escalar serviços de ML em ambientes containerizados.

Formato do Curso

• Aulas interativas com demonstrações práticas.
• Exercícios práticos focados na construção de componentes reais de pipelines de ML.
• Implementação de workflows containerizados do início ao fim em laboratórios ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para treinamento personalizado alinhado com necessidades específicas de infraestrutura de ML, entre em contato conosco para discutir opções.

Este treinamento liderado por instrutor em Portugal (online ou presencial) é voltado para engenheiros que desejam usar o Helm para simplificar o processo de instalação e gerenciamento de aplicativos Kubernetes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Helm.
• Criar builds reproduzíveis de aplicativos Kubernetes.
• Compartilhar aplicativos como gráficos Helm.
• Executar aplicativos de terceiros salvos como gráficos Helm.
• Gerenciar versões de pacotes Helm.

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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de software de nível iniciante a intermediário e DevOps profissionais que desejam aprender como configurar e gerenciar um ambiente local Kubernetes usando o Minikube.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Minikube em sua máquina local.
• Compreender os conceitos básicos e a arquitetura de Kubernetes.
• Implantar e gerenciar contêineres usando o kubectl e o painel do Minikube.
• Configurar armazenamento persistente e soluções de rede para Kubernetes.
• Utilizar o Minikube para desenvolver, testar e depurar aplicações.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e engenheiros DevOps que desejam usar o Minikube como parte de seu fluxo de trabalho de desenvolvimento.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e gerenciar um ambiente Kubernetes local usando o Minikube.
• Entender como implantar, gerenciar e depurar aplicativos no Minikube.
• Integrar o Minikube em seus pipelines de integração e implantação contínuas.
• Otimizar seu processo de desenvolvimento usando os recursos avançados do Minikube.
• Aplicar as melhores práticas para o desenvolvimento local Kubernetes.

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.