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

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.

Esta formação presencial, ministrada ao vivo em Brasil (online ou no local), destina-se a engenheiros de plataforma e profissionais de DevOps de nível avançado que desejam dominar a escalabilidade de aplicativos usando microsserviços e Kubernetes.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

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

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

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais avançados que desejam aplicar técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina para otimizar o uso de recursos do Kubernetes, decisões de agendamento e estratégias de autoescalabilidade.

Ao concluir este programa, os participantes serão capazes de:

• Aplicar modelos de IA/ML para aprimorar as decisões de agendamento de cargas de trabalho no Kubernetes.
• Utilizar análises preditivas para otimizar a alocação de CPU, GPU e memória.
• Implementar autoescalabilidade inteligente usando aprendizado por reforço e previsão de métricas.
• Reduzir custos de infraestrutura e latência por meio da otimização automatizada de recursos.

Formato do Curso

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

Opções de Personalização do Curso

• Para personalizar este curso conforme sua configuração de plataforma ou requisitos operacionais, entre em contato conosco.

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) destina-se a profissionais do Kubernetes que desejam se preparar para o exame CKS.

No final deste treinamento, os participantes saberão como proteger ambientes Kubernetes e aplicações baseadas em contêineres durante as diferentes etapas do ciclo de vida de uma aplicação: construção, implantação e execução.

Este programa de 7 dias oferece uma jornada prática e abrangente para projetar, implantar e operar aplicativos nativos da nuvem, utilizando práticas modernas de DevOps.

Os participantes explorarão como projetar arquiteturas de microsserviços escaláveis, otimizar ambientes de containers e gerenciar cargas de trabalho em produção usando o Kubernetes. O curso aborda 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 impulsionadas 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 de como construir, implantar, monitorar e manter sistemas distribuídos resilientes em um ambiente baseado no Kubernetes.

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

Docker é uma plataforma de containerização utilizada para criar ambientes reproduzíveis, portáteis e escaláveis para sistemas de ML.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), é direcionado a profissionais técnicos de nível intermediário a avançado que desejam containerizar e operacionalizar pipelines completos de ML utilizando Docker.

Após concluir este treinamento, os participantes serão capazes de:

• Containerizar cargas de trabalho de treinamento, validação e inferência do ML.
• Projetar e orquestrar pipelines completos de ML usando Docker e ferramentas complementares.
• Implementar versionamento, reprodução e CI/CD para componentes de ML.
• Implantar, monitorar e escalar serviços de ML em ambientes containerizados.

Formato do Curso

• Palestras interativas apoiadas por demonstrações práticas.
• Exercícios práticos focados na construção de componentes reais de pipeline de ML.
• Implementação em laboratório ao vivo para fluxos de trabalho completos containerizados.

Opções de Personalização do Curso

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

Esta formação ao vivo e dirigida por instrutor em Brasil (online ou presencial) destina-se a engenheiros que desejam utilizar o Helm para simplificar o processo de instalação e gestão de aplicações no Kubernetes.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Helm.
• Criar builds reprodutíveis de aplicações no Kubernetes.
• Partilhar aplicações como charts do Helm.
• Executar aplicações de terceiros armazenadas como charts do Helm.
• Gerir as releases dos pacotes do Helm.

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 instrutores, em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de software e profissionais de DevOps de nível iniciante a intermediário que desejam aprender como configurar e gerenciar um ambiente local do Kubernetes usando o Minikube.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Minikube em sua máquina local.
• Compreender os conceitos básicos e a arquitetura do Kubernetes.
• Implantar e gerenciar contêineres usando o kubectl e o painel de controle do Minikube.
• Configurar soluções persistentes de armazenamento e rede para o Kubernetes.
• Utilizar o Minikube no desenvolvimento, teste e depuração de aplicativos.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Brasil (online ou presencial), é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e engenheiros de DevOps que desejam utilizar o Minikube como parte do seu fluxo de trabalho de desenvolvimento.

Ao 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 nos seus pipelines de integração contínua e entrega contínua (CI/CD).
• Otimizar o processo de desenvolvimento usando os recursos avançados do Minikube.
• Aplicar as melhores práticas para o desenvolvimento de Kubernetes local.

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.