Curso de Docker para MLOps: Containerização de Pipeline Completo

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Brasil (online ou presencial), é voltado para engenheiros que desejam aprimorar seus conhecimentos sobre Docker para implantar aplicações em maior escala, mantendo o controle.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial) é voltado para engenheiros de IA de nível avançado e cientistas de dados com experiência intermediária a avançada que desejam melhorar o desempenho dos modelos DeepSeek, reduzir a latência e implantar soluções de IA de maneira eficiente usando práticas modernas de MLOps.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

O Docker é uma plataforma de containerização que permite a criação de ambientes consistentes, portáteis e reproduzíveis para cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina (ML).

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor (online ou presencial) direciona-se a profissionais de nível intermediário que desejam empacotar códigos-fonte de ML, dependências e modelos utilizando o Docker para garantir fluxos de trabalho confiáveis do desenvolvimento à produção.

Ao concluir este curso, os participantes serão capazes de:

• Construir e gerenciar imagens do Docker adaptadas para aplicações de IA e ML.
• Containerizar pipelines, ferramentas e dependências de aprendizado de máquina.
• Otimizar ambientes do Docker para desempenho e portabilidade.
• Implantar serviços de ML contêinerizados em diferentes ambientes de execução.

Formato do Curso

• Demonstrações conceituais acompanhadas por discussões orientadas.
• Exercícios práticos focados em tarefas reais de containerização.
• Implementação prática utilizando ambientes Docker de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

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

CI/CD para IA é uma abordagem estruturada para automatizar o empacotamento, teste, containerização e implantação de modelos por meio de pipelines de integração contínua e entrega contínua.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermediário que desejam automatizar fluxos completos de entrega de modelos de IA utilizando Docker e plataformas CI/CD.

Ao final do treinamento, os participantes serão capazes de:

• Criar pipelines automatizados para construção e teste de contêineres de modelos de IA.
• Implementar controle de versão e reprodutibilidade nos ciclos de vida dos modelos.
• Integrar estratégias automatizadas de implantação para serviços de IA.
• Aplicar melhores práticas de CI/CD adaptadas às operações de aprendizado de máquina (MLOps).

Formato do curso

• Apresentação guiada pelo instrutor e discussões técnicas.
• Laboratórios práticos e exercícios de implementação prática.
• Simulações realistas de fluxos CI/CD em ambiente controlado.

Opções de personalização do curso

• Se sua organização necessita de fluxos de pipeline personalizados ou integrações com plataformas específicas, entre em contato conosco para adaptar este curso.

O programa de Administrador Kubernetes Certificado (CKA) foi criado pela The Linux Foundation e pela Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Atualmente, o Kubernetes é uma das principais plataformas utilizadas para orquestração de contêineres.

A NobleProg oferece treinamentos sobre Docker & Kubernetes desde 2015. Com mais de 360 projetos de treinamento concluídos com sucesso, nos tornamos uma das empresas de formação mais reconhecidas mundialmente na área de contêineres.

A partir de 2019, também passamos a ajudar nossos clientes a comprovar suas habilidades em ambientes Kubernetes, preparándolos e incentivando-os a realizar as provas CKA e CKAD.

Este treinamento ao vivo (online ou presencial), ministrado por instrutor, é voltado para Administradores de Sistemas e usuários de Kubernetes que desejam comprovar seus conhecimentos ao passar na prova CKA.

Além disso, o treinamento também tem foco em adquirir experiência prática em Administração de Kubernetes. Portanto, recomendamos a participação mesmo se você não pretende realizar a prova CKA.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussões.
• Muitos exercícios e atividades práticas.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para combinar os detalhes.
• Para saber mais sobre a certificação CKA, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

O programa Desenvolvedor de Aplicações Certificado do Kubernetes (CKAD) foi desenvolvido pela The Linux Foundation e pela Cloud Native Computing Foundation (CNCF), a organização responsável pelo Kubernetes.

Esta formação ao vivo, com instrutor (online ou presencial), é direcionada a programadores que desejam comprovar suas habilidades em projetar, criar, configurar e expor aplicações nativas da nuvem para o Kubernetes.

Por outro lado, a formação também foca na obtenção de experiência prática no desenvolvimento de aplicações com Kubernetes. Portanto, recomendamos a participação, mesmo que você não tenha intenção de realizar a prova CKAD.

A NobleProg oferece treinamentos sobre Docker e Kubernetes desde 2015. Com mais de 360 projetos de formação concluídos com sucesso, nos tornamos uma das empresas de treinamento mais reconhecidas mundialmente na área de containerização. Desde 2019, também ajudamos nossos clientes a comprovar seu desempenho em ambientes k8s, preparando-os e incentivando-os a aprovação nas provas CKA e CKAD.

Formato do Curso

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

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
• Para saber mais sobre o CKAD, acesse: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Este treinamento ao vivo com instrutor em Brasil (online ou presencial) é direcionado a engenheiros que desejam utilizar o Docker para implantar e gerenciar software como containers, em vez de como aplicativos tradicionais independentes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Docker.
• Compreender e implementar a conteneurização (containerização) de software.
• Gerenciar aplicativos baseados em Docker.
• Conectar diferentes aplicativos e sistemas Docker por meio de rede.
• Compreender e editar registros do Docker.

Aprenda a criar, implantar e administrar ambientes em contêiner usando Docker, Kubernetes e OpenShift. Este treinamento prático de cinco dias abrange imagens de contêiner, cargas de trabalho do Kubernetes, rede do cluster, armazenamento, segurança, monitoramento e administração prática do OpenShift. Os participantes adquirem as habilidades necessárias para operar plataformas de contêiner modernas e resolver problemas de aplicações em ambientes de desenvolvimento e produção.

Nesta formação ao vivo com instrutor em Brasil (presencial ou remota), os participantes aprenderão como criar e gerenciar contêineres Docker e, em seguida, implantar uma aplicação de exemplo dentro de um contêiner. Os participantes também aprenderão a automatizar, dimensionar e gerenciar seus aplicativos contêinerizados dentro de um cluster do Kubernetes. Finalmente, a formação aborda tópicos mais avançados, guiando os participantes pelo processo de segurança, escalonamento e monitoramento de um cluster do Kubernetes.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e executar um contêiner Docker.
• Implantar um servidor e um aplicativo web contêinerizados.
• Construir e gerenciar imagens do Docker.
• Configurar um cluster Docker e Kubernetes.
• Usar o Kubernetes para implantar e gerenciar uma aplicação web em cluster.
• Garantir a segurança, dimensionar e monitorar um cluster do Kubernetes.

Objetivos da formação: Adquirir competências teóricas e práticas em Docker e Kubernetes.

A aceleração por GPU é essencial para executar cargas de trabalho de aprendizado profundo de alto desempenho de forma escalável e eficiente.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), destina-se a profissionais técnicos de nível intermediário que desejam configurar, otimizar e executar cargas de trabalho de IA habilitadas para GPU dentro de contêineres Docker.

Ao final deste curso, os participantes serão capazes de:

• Criar e executar contêineres habilitados para GPU para treinamento e inferência.
• Configurar CUDA, drivers e bibliotecas de tempo de execução para fluxos de trabalho de IA em contêineres.
• Otimizar a alocação de recursos e o isolamento para aplicativos intensivos em GPU.
• Implantar serviços de aprendizado profundo escaláveis, baseados em contêineres, em ambientes de produção.

Formato do Curso

• Instrução interativa apoiada por demonstrações do mundo real.
• Prática baseada em exercícios, focada no desenvolvimento habilitado para GPU.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para treinamento personalizado alinhado à sua infraestrutura ou pilha de GPU, entre em contato conosco para agendar.

A implantação de IA híbrida consiste em executar inferência de IA entre ambientes de nuvem, locais (on-premise) e de borda (edge), utilizando fluxos de trabalho unificados baseados em containers.

Este treinamento ao vivo e orientado por instrutor (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível avançado que desejam projetar e implantar sistemas de inferência de IA distribuídos em ambientes heterogêneos.

Ao concluir este treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir serviços de IA containerizados, seguros e escaláveis para ambientes em múltiplas localizações.
• Implantar cargas de trabalho de inferência de IA na nuvem, servidores locais e dispositivos de borda utilizando Docker.
• Integrar ferramentas de orquestração para automatizar operações de IA distribuídas.
• Otimizar latência, confiabilidade e resiliência da inferência em infraestrutura diversa.

Formato do Curso

• Apresentações guiadas e discussões conduzidas por especialistas.
• Extensa prática hands-on e exercícios aplicados.
• Experimentação em cenários reais dentro de um laboratório live controlado.

Opções de Personalização do Curso

• Para ajustes personalizados que alinhem este curso à infraestrutura ou aos casos de uso da sua organização, entre em contato conosco para customizar o treinamento.

O Kubeflow é uma plataforma de código aberto projetada para simplificar a construção, o treinamento e a implantação de cargas de trabalho de aprendizado de máquina (ML) no Kubernetes.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), é voltado para profissionais de nível iniciante a intermediário que desejam criar fluxos de trabalho de ML confiáveis usando o Kubeflow.

Ao concluir este treinamento, os participantes adquirirão as habilidades para:

• Navegar pelo ecossistema do Kubeflow e pelos componentes principais.
• Construir fluxos de trabalho reproduzíveis com Pipelines do Kubeflow.
• Executar jobs de treinamento escaláveis no Kubernetes.
• Implementar modelos de aprendizado de máquina com eficiência usando o 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 completos (end-to-end).

Opções de Personalização do Curso

• Versões personalizadas deste treinamento podem ser configuradas para alinhar-se ao stack tecnológico da sua equipe e aos requisitos do projeto.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é voltado para engenheiros que desejam avaliar as abordagens e ferramentas disponíveis hoje para tomar uma decisão informada sobre o caminho a seguir na adoção do MLOps em sua organização.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar várias estruturas e ferramentas de MLOps.
• Montar a equipe certa com as habilidades certas para construir e dar suporte a um sistema de MLOps.
• Preparar, validar e versionar dados para uso pelos modelos de ML.
• Compreender os componentes de uma Pipeline de ML e as ferramentas necessárias para construir uma.
• Experimentar diferentes estruturas de aprendizado de máquina e servidores para deploy em produção.
• Operacionalizar todo o processo de Aprendizado de Máquina para que seja reproduzível e mantido corretamente.

O MLOps no Kubernetes é um framework para automatizar o treinamento, validação, empacotamento e implementação de modelos de aprendizado de máquina por meio de pipelines contêinerizados e fluxos de trabalho GitOps.

Este treinamento presencial ou online, ministrado por um instrutor qualificado, destina-se a profissionais de nível intermediário que desejam construir pipelines de MLOps automatizados e escaláveis no Kubernetes.

Ao concluir este treinamento, os participantes estarão preparados para:

• Projetar pipelines de CI/CD completos para aprendizado de máquina.
• Implementar fluxos de trabalho GitOps para implementação e versionamento de modelos.
• Automatizar o treinamento, os testes e o empacotamento de modelos de ML.
• Integrar estratégias de monitoramento, alerta e reversão (rollback).

Formato do Curso

• Apresentações guiadas por instrutor e aprofundamento técnico.
• Exercícios práticos que constroem fluxos de trabalho CI/CD do mundo real.
• Prática em laboratório com a implementação de cargas de trabalho de ML no Kubernetes.

Opções de Personalização do Curso

• As organizações podem solicitar conteúdo personalizado alinhado às ferramentas e infraestrutura internas de MLOps.