Kursus Pelatihan MLOps pada Kubernetes: Pipeline CI/CD untuk Machine Learning

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.

Pelatihan online langsung ini disampaikan oleh instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, khusus ditujukan bagi para insinyur platform tingkat lanjut serta profesional DevOps yang ingin menguasai teknik skalabilitas menggunakan mikroservis dan Kubernetes.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang dan menerapkan arsitektur mikroservis yang dapat diskalakan.
• Menerapkan serta mengelola aplikasi pada kluster Kubernetes.
• Menggunakan Helm charts untuk penerapan layanan secara efektif.
• Memantau dan menjaga kesehatan mikroservis dalam lingkungan produksi.
• Menerapkan praktik terbaik terkait keamanan serta kepatuhan regulasi dalam lingkungan Kubernetes.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka yang dipimpin instruktur di Indonesia ditujukan untuk praktisi Kubernetes yang ingin mempersiapkan diri menghadapi ujian CKS.

Setelah pelatihan ini, peserta akan memahami cara mengamankan lingkungan Kubernetes dan aplikasi berbasis container di berbagai tahap siklus hidup aplikasi: build, deployment, dan runtime.

Program selama 7 hari ini memberikan perjalanan mendalam dan praktis ke dalam mendesain, mengimplementasikan, dan mengelola aplikasi native-cloud menggunakan praktik DevOps modern.

Peserta akan menjelajahi cara mendesain arsitektur mikroservis yang skalabel, mengoptimalkan lingkungan kontainer, dan mengelola beban kerja produksi dengan Kubernetes. Kursus ini mencakup strategi deployment lanjutan, otomasi berbasis GitOps, dan praktik observabilitas untuk memastikan keandalan dan kinerja sistem.

Fokus kuat diberikan pada tantangan operasional dunia nyata, termasuk respons insiden, simulasi kegagalan, dan analisis akar masalah (root cause analysis). Program ini diakhiri dengan penggunaan alat berbasis AI untuk mendukung pemecahan masalah dan mempercepat pengambilan keputusan operasional.

Pada akhir pelatihan, peserta akan memiliki pemahaman yang jelas tentang cara membangun, mengimplementasikan, memantau, dan memelihara sistem terdistribusi yang tangguh dalam lingkungan berbasis Kubernetes.

Pelatihan langsung tatap muka ini yang dipandu oleh instruktur ditujukan bagi para insinyur yang ingin menggunakan Helm untuk menyederhanakan proses pemasangan dan pengelolaan aplikasi Kubernetes.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal serta mengonfigurasi Helm.
• Membuat versi aplikasi Kubernetes yang dapat direproduksi secara konsisten.
• Berbagi aplikasi dalam bentuk chart Helm.
• Menjalankan aplikasi pihak ketiga yang tersimpan sebagai chart Helm.
• Mengelola berbagai rilis paket Helm.

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 langsung tatap muka ini dipimpin oleh instruktur, ditujukan bagi para pengembang perangkat lunak dan profesional DevOps tingkat pemula hingga menengah yang ingin belajar cara mengatur serta mengelola lingkungan Kubernetes lokal dengan menggunakan Minikube.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Menginstal dan mengonfigurasi Minikube pada mesin lokal mereka.
• Memahami konsep dasar serta arsitektur Kubernetes.
• Mengerahkan dan mengelola kontainer dengan menggunakan kubectl serta panel kontrol Minikube.
• Mengatur penyimpanan permanen maupun solusi jaringan untuk Kubernetes.
• Memanfaatkan Minikube dalam proses pengembangan, pengujian, serta debugging aplikasi.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipandu oleh instruktur, ditujukan bagi para pengembang tingkat menengah serta insinyur DevOps yang ingin memanfaatkan Minikube dalam alur kerja pengembangan mereka.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengatur dan mengelola lingkungan Kubernetes lokal menggunakan Minikube.
• Memahami cara menerapkan, mengelola, serta mendiagnosis aplikasi yang berjalan di Minikube.
• Mengintegrasikan Minikube ke dalam proses integrasi dan penyebaran konten secara terus-menerus.
• Menoptimalkan proses pengembangan dengan memanfaatkan fitur-fitur canggih Minikube.
• Menerapkan praktik terbaik dalam pengembangan aplikasi Kubernetes di lingkungan lokal.

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.