Curso de Docker para MLOps: Contêinerização de Pipelines de Ponta a Ponta

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutores, em Brasil (online ou presencial), destina-se a engenheiros que desejam avançar seus conhecimentos sobre o Docker para implantar aplicativos em larga escala, mantendo o controle.

Ao 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 containers e escolher a mais adequada.
• Configurar um processo de integração contínua para aplicativos Docker.
• Integrar aplicativos Docker com processos de integração de ferramentas existentes.
• Segurar seus aplicativos 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.

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.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de machine learning no Kubernetes.

Ao final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Instalar e configurar o Kubeflow em ambientes locais (on-premise) e em nuvem.
• Construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de ML baseados em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines completos de machine learning em arquiteturas diversas e ambientes de nuvem.
• Usar o Kubeflow para criar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Desenvolver workloads de treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e inferência (serving) em múltiplas plataformas.

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.