Kursus Pelatihan Docker untuk MLOps: Containerisasi Pipeline Akhir-ke-Akhir

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ini ditujukan bagi para engineer yang ingin meningkatkan pengetahuan mereka tentang Docker sehingga dapat menerapkan aplikasi pada skala yang lebih besar sambil tetap mempertahankan kendali.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Membangun image Docker mereka sendiri.
• Menerapkan dan mengelola sejumlah besar aplikasi Docker.
• Menilai berbagai solusi orkestrasi kontainer dan memilih yang paling sesuai.
• Mengatur proses integrasi berkelanjutan (continuous integration) untuk aplikasi Docker.
• Integrasi aplikasi Docker dengan proses integrasi alat-alat berkelanjutan (continuous tools) yang ada.
• Mengamankan aplikasi Docker mereka.

Pelatihan langsung tatap muka ini (dalam format online atau onsite) ditujukan bagi para insinyur AI serta ilmuwan data berpengalaman menengah hingga lanjut yang ingin meningkatkan performa model DeepSeek, mengurangi waktu respons sistem, serta menerapkan solusi AI secara efisien dengan memanfaatkan praktik MLOps terkini.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengoptimalkan model DeepSeek untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kemampuan skalabilitasnya.
• Menerapkan praktik terbaik dalam bidang MLOps serta pengelolaan versi model.
• Menyebarkan model DeepSeek baik di lingkungan cloud maupun infrastruktur on-premise.
• Memantau, merawat, dan mengembangkan solusi AI secara efektif.

Belajarlah cara membangun, menerapkan, dan mengelola lingkungan terkontainerisasi menggunakan Docker, Kubernetes, dan OpenShift. Pelatihan berbasis praktik langsung selama lima hari ini mencakup gambar kontainer, beban kerja Kubernetes, jaringan klaster, penyimpanan, keamanan, pemantauan, dan administrasi OpenShift yang praktis. Peserta akan memperoleh keterampilan yang diperlukan untuk mengoperasikan platform kontainer modern dan memecahkan masalah aplikasi di lingkungan pengembangan dan produksi.

Dalam pelatihan online langsung ini, baik tatap muka maupun jarak jauh, para peserta akan mempelajari cara membuat serta mengelola kontainer Docker, lalu menjalankan aplikasi contoh di dalamnya. Peserta juga akan belajar mengotomatisasi proses, menskala, dan mengelola aplikasi berbasis kontainer dalam lingkungan kluster Kubernetes. Selanjutnya, pelatihan ini menyajikan topik-topik tingkat lanjut seperti cara memperkuat keamanan, meningkatkan skalabilitas, serta memantau kondisi kluster tersebut.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengatur dan menjalankan kontainer Docker.
• Menjalankan server serta aplikasi web dalam kontainer.
• Membuat serta mengelola citra (image) Docker.
• Mengkonfigurasi kluster Docker dan Kubernetes.
• Menggunakan Kubernetes untuk menjalankan serta mengelola aplikasi web dalam lingkungan kluster.
• Memastikan keamanan, menskala, dan memantau kondisi kluster Kubernetes.

Tujuan pelatihan: Menguasai konsep teoretis maupun praktik terkait penggunaan Docker dan Kubernetes.

Pelatihan langsung tatap muka yang dipimpin instruktur ini di Indonesia (online langsung atau offline) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, men-deploy, dan mengelola alur kerja machine learning di Kubernetes.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memasang dan mengonfigurasi Kubeflow di lingkungan on-premise maupun cloud.
• Membangun, men-deploy, dan mengelola alur kerja ML yang berbasis pada kontainer Docker dan Kubernetes.
• Menjalankan pipeline machine learning sepenuhnya di berbagai arsitektur dan lingkungan cloud.
• Memakai Kubeflow untuk membuat dan mengelola Jupyter notebook.
• Membangun workload untuk pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan layanan (serving) di berbagai platform.

Pelatihan online langsung ini, yang dipandu oleh instruktur (baik di lokasi maupun secara virtual), ditujukan bagi para insinyur yang ingin mengevaluasi berbagai pendekatan dan alat yang tersedia saat ini guna membuat keputusan bijak terkait penerapan MLOps di organisasi mereka.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengonfigurasi berbagai kerangka kerja serta alat MLOps.
• Membentuk tim yang tepat dengan keterampilan yang memadai untuk merancang dan mendukung sistem MLOps.
• Menyiapkan, memvalidasi, serta mengelola versi data agar dapat digunakan oleh model Pembelajaran Mesin.
• Memahami komponen-komponen dalam Alur Kerja Pembelajaran Mesin serta alat-alat yang diperlukan untuk membangunnya.
• Mencoba berbagai kerangka kerja dan server Pembelajaran Mesin sebagai opsi penyebaran di lingkungan produksi.
• Mengoperasionalkan seluruh proses Pembelajaran Mesin sehingga dapat direproduksi serta dipelihara dengan baik.