Kursus Pelatihan MLOps pada Kubernetes: Pipeline CI/CD untuk Pembelajaran Mesin

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.

Kubernetes merupakan platform orkestrasi kontainer yang banyak digunakan untuk mengelola aplikasi terdistribusi dalam skala besar.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, ditujukan bagi para praktisi tingkat lanjut yang ingin menerapkan teknik AI dan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan penggunaan sumber daya Kubernetes, keputusan penjadwalan, serta strategi auto-scaling.

Setelah menyelesaikan program ini, peserta akan mampu:

• Menerapkan model AI/pembelajaran mesin untuk memperbaiki keputusan penjadwalan beban kerja di Kubernetes.
• Menggunakan analisis prediktif guna mengoptimalkan alokasi CPU, GPU, dan memori.
• Menerapkan mekanisme auto-scaling cerdas dengan pendekatan pembelajaran penguatan serta peramalan metrik.
• Mengurangi biaya infrastruktur dan latensi lewat optimisasi sumber daya otomatis.

Format Pelatihan

• Presentasi teknis dan diskusi mendalam yang dipandu instruktur.
• Praktikum langsung menggunakan kluster Kubernetes nyata.
• Latihan aplikatif dengan menerapkan model AI pada skenario operasional riil.

Opsi Penyesuaian Materi Pelatihan

• Untuk menyesuaikan materi ini dengan konfigurasi platform atau kebutuhan operasional Anda, silakan hubungi kami.

Program Administrator Kubernetes Bersertifikat (CKA) dikembangkan oleh The Linux Foundation dan Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Saat ini, Kubernetes merupakan platform utama yang digunakan untuk mengoordinasikan kontainer.

NobleProg telah menyelenggarakan pelatihan Docker & Kubernetes sejak tahun 2015. Dengan lebih dari 360 proyek pelatihan yang berhasil diselesaikan, kami kini menjadi salah satu perusahaan pelatihan terkemuka di dunia dalam bidang kontainerisasi.

Sejak tahun 2019, kami juga membantu klien meningkatkan kemampuan mereka dalam lingkungan Kubernetes dengan mempersiapkan mereka guna lulus ujian CKA dan CKAD.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur, ditujukan bagi para Administrator Sistem serta pengguna Kubernetes yang ingin membuktikan keahlian mereka lewat ujian CKA.

Selain itu, pelatihan ini juga menekankan pengalaman praktis dalam administrasi Kubernetes; sehingga sangat direkomendasikan meski Anda tidak berencana mengikuti ujian CKA sekalipun.

Bentuk Pelatihan

• Kuliah interaktif dan diskusi aktif.
• Banyak latihan serta praktek langsung.
• Penerapan praktis dalam lingkungan laboratorium hidup.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Untuk permintaan pelatihan yang disesuaikan, silakan hubungi kami guna pengaturannya.
• Agar memahami lebih lanjut tentang sertifikasi CKA, kunjungilah: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Program Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) dikembangkan oleh The Linux Foundation dan Cloud Native Computing Foundation (CNCF), organisasi penyelenggara Kubernetes.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara daring maupun tatap muka, ditujukan bagi para pengembang yang ingin menguji kemampuan mereka dalam merancang, membangun, mengonfigurasi, serta menjalankan aplikasi berbasis cloud native di lingkungan Kubernetes.

Di samping itu, pelatihan ini juga memberikan pengalaman praktis dalam pengembangan aplikasi Kubernetes; oleh karena itu kami sangat menyarankan untuk mengikutinya bahkan jika Anda tidak berniat mengikuti ujian CKAD.

NobleProg telah menyelenggarakan pelatihan Docker & Kubernetes sejak tahun 2015. Dengan lebih dari 360 proyek pelatihan yang berhasil diselesaikan, kami menjadi salah satu penyedia pelatihan paling ternama di dunia dalam bidang kontenerisasi. Sejak tahun 2019 kami juga membantu klien untuk menguji kompetensi mereka di lingkungan k8s dengan mempersiapkan dan mendorong mereka agar berhasil lulus ujian CKA maupun CKAD.

Bentuk Pelatihan

• Diskusi dan ceramah interaktif.
• Banyak latihan serta praktikum.
• Penerapan langsung dalam lingkungan laboratorium virtual yang nyata.

Opsi Penyesuaian Kurikulum

• Untuk mengajukan permintaan pelatihan khusus, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.
• Agar mengetahui lebih lanjut mengenai CKAD, silakan kunjungi: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Pelatihan langsung tatap muka atau pelatihan online ini disusun khusus bagi para praktisi Kubernetes yang ingin mempersiapkan diri menghadapi ujian CKS.

Setelah mengikuti pelatihan, peserta akan mampu menjaga keamanan lingkungan Kubernetes serta aplikasi berbasis kontainer pada seluruh fase siklus hidup aplikasi: penyusunan, penerapan, hingga eksekusi.

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.

Docker merupakan platform kontenerisasi yang digunakan untuk menciptakan lingkungan pengembangan ML yang dapat direproduksi, mudah dipindahkan, serta skalabel.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan secara tatap muka atau virtual, dan ditujukan bagi para profesional teknis tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin mengontenerisasi serta mengoperasikan alur kerja ML secara komprehensif menggunakan Docker.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengontenerisasi proses pelatihan model, validasi, serta inferensi.
• Merancang dan mengoordinasikan alur kerja ML end-to-end dengan memanfaatkan Docker beserta perangkat pendukungnya.
• Menerapkan versi kontrol, kemampuan reproduksi, serta proses CI/CD untuk komponen-komponen ML.
• Menyebarkan, memantau, serta mengskalakan layanan ML dalam lingkungan berbasis kontainer.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif yang didukung dengan demonstrasi praktis.
• Latihan langsung berupa pembuatan komponen alur kerja ML nyata.
• Implementasi praktik melalui laboratorium virtual untuk menguji seluruh alur kontainerisasi.

Opsi Penyesuaian Materi Pelatihan

• Jika Anda membutuhkan pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan infrastruktur ML tertentu, silakan hubungi kami untuk membahas kemungkinannya.

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.

Kubeflow merupakan platform open-source yang dirancang untuk mempermudah proses pembangunan, pelatihan, serta penyebaran sistem pembelajaran mesin pada lingkungan Kubernetes.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional tingkat awal hingga menengah yang ingin membangun alur kerja pembelajaran mesin yang andal dengan menggunakan Kubeflow.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan memperoleh kemampuan berikut:

• Memahami ekosistem dan komponen-komponen inti Kubeflow.
• Membuat alur kerja yang dapat direproduksi dengan menggunakan Kubeflow Pipelines.
• Menjalankan proses pelatihan secara skalabel pada Kubernetes.
• Menyajikan model pembelajaran mesin dengan efisien melalui Kubeflow Serving.

Format Pelatihan

• Presentasi terstruktur disertai diskusi interaktif.
• Praktikum langsung dengan komponen-komponen Kubeflow yang nyata.
• Latihan praktis untuk menyusun alur kerja pembelajaran mesin secara lengkap.

Opsi Penyesuaian Materi Pelatihan

• Versi khusus dari pelatihan ini dapat disusun sesuai dengan teknologi yang digunakan tim Anda serta kebutuhan proyeknya.

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.