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

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de IA de nível avançado e cientistas de dados com experiência intermediária a avançada que desejam aprimorar o desempenho do modelo DeepSeek, minimizar a latência e implantar soluções de IA de forma eficiente usando práticas modernas MLOps.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Otimize os modelos DeepSeek para eficiência, precisão e escalabilidade.
• Implementar as melhores práticas para MLOps e versionamento de modelo.
• Implante modelos DeepSeek na nuvem e na infraestrutura local.
• Monitorizar, manter e escalar soluções de IA de forma eficaz.

O Docker é uma plataforma para desenvolvedores e administradores de sistemas manterem aplicativos distribuídos. Ele consiste em um tempo de execução para executar contêineres e um serviço para compartilhamento de contêineres.

Com o docker, o mesmo aplicativo pode ser executado sem alterações em laptops, servidores dedicados e servidores virtuais.

Este curso ensina o uso básico do Docker, útil tanto para desenvolvedores quanto para administradores de sistema. O curso inclui muitos exercícios práticos e os participantes irão praticar em seu próprio ambiente do Docker e construir suas próprias imagens do Docker durante os dois dias.

O objetivo deste curso prático é fornecer todas as ferramentas que abordam os aspectos práticos do Docker e do Kubernetes, para que os participantes possam contar com as habilidades necessárias para a gestão adequada do programa.

Objetivos do curso: Adquirir habilidades teóricas e operacionais em Docker e Kubernetes.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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 Brasil (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 Brasil 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.