Kursus Pelatihan Docker untuk MLOps: Penyimpanan Pipelines End-to-End

Pelatihan ini yang diketuai instruktur, diadakan secara Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi para insinyur yang ingin memajukan pengetahuan mereka tentang Docker untuk dapat mendepatkan aplikasi pada skala yang lebih besar sambil mempertahankan kendali.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membuat sendiri image Docker.
• Mendepatkan dan mengelola banyak aplikasi Docker.
• Menevaluasi berbagai solusi orchestrasi kontainer dan memilih yang paling cocok.
• Menyiapkan proses integrasi kontinu untuk aplikasi Docker.
• Mengintegrasikan aplikasi Docker dengan proses integrasi alat-kontinu yang ada.
• Menyekuritisasikan aplikasi Docker.

Pelatihan online langsung (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk insinyur AI dan ilmuwan data tingkat lanjut dengan pengalaman menengah hingga lanjut yang ingin meningkatkan kinerja model DeepSeek, meminimalkan latensi, serta mengefisienkan penyelesaian solusi AI menggunakan praktik MLOps modern.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengoptimalkan model DeepSeek untuk efisiensi, akurasi, dan skalabilitas.
• Menerapkan praktik terbaik untuk MLOps dan pelacakan versi model.
• Menyebarluaskan model DeepSeek pada infrastruktur cloud dan on-premise.
• Memantau, memelihara, dan meningkatkan skala solusi AI secara efektif.

Docker adalah platform kontainerisasi yang memungkinkan lingkungan konsisten, portable, dan dapat direproduksi untuk beban kerja AI dan machine learning.

Pelatihan ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional level menengah yang ingin memaketkan kode basis ML, dependensi, dan model menggunakan Docker untuk alur kerja pengembangan ke produksi yang handal.

Setelah menyelesaikan kursus ini, peserta akan mampu:

• Membangun dan mengelola gambar Docker yang disesuaikan untuk aplikasi AI dan ML.
• Mengontainerkan pipa alur kerja, alat, dan dependensi machine learning.
• Mengoptimalkan lingkungan Docker untuk kinerja dan portabilitas.
• Menyebarkan layanan ML berbasis kontainer di berbagai lingkungan runtime.

Format Kursus

• Demonstrasi konsep yang didukung dengan diskusi terarah.
• Latihan praktis yang berfokus pada tugas-tugas kontainerisasi dunia nyata.
• Implementasi praktis menggunakan lingkungan Docker live-lab.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Untuk menyesuaikan pelatihan ini untuk lingkungan organisasi Anda, silakan hubungi kami untuk melakukan penataan.

CI/CD untuk AI adalah pendekatan terstruktur untuk mengotomatisasi pengemasan, pengujian, kontainerisasi, dan penyebaran model menggunakan pipeline integrasi berkelanjutan (CI) dan penyebaran berkelanjutan (CD).

Pelatihan ini dipandu instruktur dan dilakukan secara langsung (online atau tatap muka), ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin mengotomasi alur kerja pengiriman model AI end-to-end menggunakan Docker dan platform CI/CD.

Ketika pelatihan berakhir, peserta akan dapat:

• Membuat pipeline otomatis untuk membangun dan menguji kontainer model AI.
• Mengimplementasikan kontrol versi dan reproduktibilitas untuk siklus hidup model.
• Memadukan strategi penyebaran otomatis untuk layanan AI.
• Menerapkan praktik terbaik CI/CD yang disesuaikan untuk operasi pembelajaran mesin.

Format Kursus

• Penyajian yang dipandu instruktur dan diskusi teknis.
• Latihan praktis dan implementasi tangan-ke-tangan.
• Simulasi alur kerja CI/CD yang realistis dalam lingkungan terkontrol.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Jika organisasi Anda memerlukan alur kerja pipeline yang disesuaikan atau integrasi platform, silakan hubungi kami untuk menyesuaikan kursus ini.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, menerapkan, dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan Kubeflow di lokasi dan di cloud menggunakan AWS EKS (Layanan Elastis Kubernetes).
• Bangun, terapkan, dan kelola alur kerja ML berdasarkan Docker container dan Kubernetes.
• Jalankan seluruh alur pembelajaran mesin pada beragam arsitektur dan lingkungan cloud.
• Menggunakan Kubeflow untuk menelurkan dan mengelola notebook Jupyter.
• Bangun pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan penyajian beban kerja di berbagai platform.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi insinyur yang ingin men-deploy beban kerja Machine Learning ke server AWS EC2.

Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengkonfigurasi Kubernetes, Kubeflow dan perangkat lunak lainnya yang diperlukan di AWS.
• Menggunakan EKS (Elastic Kubernetes Service) untuk mempermudah pekerjaan memulai cluster Kubernetes di AWS.
• Membuat dan men-deploy pipeline Kubernetes untuk mengotomatiskan dan mengelola model ML dalam produksi.
• Melatih dan men-deploy model ML TensorFlow di beberapa GPU dan mesin yang berjalan secara paralel.
• Memanfaatkan layanan AWS lainnya untuk memperluas aplikasi ML.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan kepada para insinyur yang ingin mengimplementasikan beban kerja Machine Learning ke cloud Azure.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memasang dan mengkonfigurasi Kubernetes, Kubeflow, dan perangkat lunak lainnya yang dibutuhkan di Azure.
• Menggunakan Azure Kubernetes Service (AKS) untuk memudahkan pekerjaan menginisialisasi sebuah kluster Kubernetes di Azure.
• Membuat dan mengimplementasikan sebuah pipa Kubernetes untuk mengotomatisasi dan mengelola model ML di produksi.
• Melatih dan mengimplementasikan model TensorFlow ML di beberapa GPU dan mesin yang berjalan secara paralel.
• Memanfaatkan layanan AWS lainnya yang dikelola untuk memperluas aplikasi ML.

Kubeflow adalah platform open-source yang dirancang untuk mempermudah pembuatan, pelatihan, dan penyebaran beban kerja machine learning di Kubernetes.

Pelatihan ini dipandu oleh instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional tingkat pemula hingga menengah yang ingin membangun alur kerja ML yang handal menggunakan Kubeflow.

Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan mendapatkan keterampilan untuk:

• Menavigasi ekosistem dan komponen inti Kubeflow.
• Membuat alur kerja yang dapat direproduksi dengan Kubeflow Pipelines.
• Menjalankan pekerjaan pelatihan skalabel di Kubernetes.
• Menyajikan model machine learning secara efisien menggunakan Kubeflow Serving.

Format Pelatihan

• Penyajian yang dipandu dan diskusi kolaboratif.
• Latihan praktik dengan komponen Kubeflow asli.
• Latihan praktis untuk membangun alur kerja ML end-to-end.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Versi yang disesuaikan dari pelatihan ini dapat diatur untuk sesuai dengan tumpukan teknologi dan persyaratan proyek tim Anda.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, menerapkan, dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan Kubeflow di lokasi dan di cloud.
• Bangun, terapkan, dan kelola alur kerja ML berdasarkan Docker container dan Kubernetes.
• Jalankan seluruh alur pembelajaran mesin pada beragam arsitektur dan lingkungan cloud.
• Menggunakan Kubeflow untuk menelurkan dan mengelola notebook Jupyter.
• Bangun pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan penyajian beban kerja di berbagai platform.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk data scientist yang ingin melakukan lebih dari sekadar membuat model ML dan mengoptimalkan proses pembuatan, pelacakan, dan penerapan model ML.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan MLflow serta pustaka dan kerangka kerja ML terkait.
• Menghargai pentingnya keterlacakan, kemampuan reproduksi, dan kemampuan penerapan model ML
• Terapkan model ML ke cloud publik, platform, atau server lokal yang berbeda.
• Skalakan proses penerapan ML untuk mengakomodasi banyak pengguna yang berkolaborasi dalam sebuah proyek.
• Siapkan registri pusat untuk bereksperimen, mereproduksi, dan menerapkan model ML.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan bagi insinyur yang ingin mengevaluasi pendekatan dan alat yang tersedia saat ini untuk membuat keputusan cerdas tentang jalur maju dalam mengadopsi MLOps di organisasi mereka.

Pada akhir pelatihan, peserta akan dapat:

• Menginstal dan mengonfigurasi berbagai kerangka kerja dan alat MLOps.
• Menyusun tim yang tepat dengan keterampilan yang tepat untuk membangun dan mendukung sistem MLOps.
• Menyiapkan, memvalidasi, dan menversi data untuk digunakan oleh model ML.
• Memahami komponen dari Pipelines ML dan alat yang diperlukan untuk membangunnya.
• Mencoba berbagai kerangka kerja dan server pembelajaran mesin untuk penyebaran ke produksi.
• Memoperasikan seluruh proses Pembelajaran Mesin sehingga dapat diulangi dan dipelihara.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur (online langsung atau tatap muka) ditujukan bagi insinyur machine learning yang ingin menggunakan Azure Machine Learning dan Azure DevOps untuk memudahkan praktik MLOps.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Membangun workflow dan model machine learning yang dapat diulang.
• Mengelola siklus hidup machine learning.
• Melacak dan melaporkan sejarah versi model, aset, dan lain-lain.
• Mendeploy model machine learning siap produksi di mana saja.

MLOps di Kubernetes adalah sebuah framework untuk mengotomatisasi pelatihan, validasi, pengemasan, dan penyebaran model machine learning menggunakan pipa kerja yang dikontainerisasi dan alur kerja GitOps.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk praktisi tingkat menengah yang ingin membangun pipa kerja MLOps yang terotomatisasi dan skalabel di Kubernetes.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dilengkapi dengan:

• Mendesain pipa kerja CI/CD end-to-end untuk machine learning.
• Melaksanakan alur kerja GitOps untuk penyebaran dan versi model.
• Mengotomatisasi pelatihan, pengujian, dan pengemasan model ML.
• Mengintegrasikan pemantauan, peringatan, dan strategi rollback.

Format Kursus

• Presentasi yang dipandu instruktur dan studi teknis mendalam.
• Latihan praktis yang membangun alur kerja CI/CD dunia nyata.
• Praktik live-lab untuk menyebar beban kerja ML ke Kubernetes.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Organisasi dapat meminta konten yang disesuaikan sesuai dengan alat dan infrastruktur MLOps internal mereka.