Curso de MLOps no Kubernetes: Pipelines de CI/CD para Machine Learning

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.

Este curso presencial e ao vivo em Portugal (online ou in loco), conduzido por um instrutor, destina-se a profissionais de Kubernetes que desejam preparar-se para o exame CKS.

Ao concluir este curso, os participantes saberão como proteger os ambientes Kubernetes e as aplicações baseadas em contentores ao longo das diferentes etapas do ciclo de vida de uma aplicação: construção, implantação e tempo de execução.

Este programa de 7 dias oferece uma jornada abrangente e prática para o projeto, a implantação e a operação de aplicações nativas da nuvem utilizando práticas modernas de DevOps.

Os participantes explorarão como projetar arquiteturas de microsserviços escaláveis, otimizar ambientes de contêineres e gerenciar cargas de trabalho em produção com 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.

É dada grande atenção aos desafios operacionais do mundo real, incluindo resposta a incidentes, simulação de falhas e análise de causa raiz. O programa conclui-se com o uso de ferramentas impulsionadas por IA para apoiar a resolução de problemas e acelerar a tomada de decisões operacionais.

Ao final da formação, os participantes terão uma compreensão clara de como construir, implantar, monitorizar e manter sistemas distribuídos resilientes num ambiente baseado em Kubernetes.

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.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Kubeflow em ambiente on-premise e na nuvem.
• Construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de ML baseados em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines completos de aprendizado de máquina em arquiteturas diversas e ambientes em nuvem.
• Utilizar o Kubeflow para iniciar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Construir cargas de trabalho de treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e serviço em múltiplas plataformas.

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.