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

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.

Este treinamento ao vivo, liderado por instrutores, em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de Kubernetes que desejam se preparar para o exame CKS.

Ao final deste treinamento, os participantes saberão como proteger ambientes Kubernetes e aplicações baseadas em contêineres ao longo das diferentes etapas do ciclo de vida da aplicação: build, deployment e runtime.

Este programa de 5 dias oferece uma jornada prática e abrangente para projetar, implantar e operar aplicações cloud-native utilizando práticas modernas de DevOps.

Os participantes explorarão como arquitetar microsserviços escaláveis, otimizar ambientes de contêineres e gerenciar cargas de produção no Kubernetes. O curso abrange estratégias avançadas de implantação, automação baseada em GitOps e práticas de observabilidade para garantir confiabilidade e desempenho do sistema.

Há um foco intenso 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 alimentadas por IA para auxiliar na identificação de problemas e acelerar a tomada de decisões operacionais.

Ao final da formação, os participantes terão uma compreensão clara de como construir, implantar, monitorar e manter sistemas distribuídos resilientes em um ambiente baseado no Kubernetes.

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.

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 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.