Kubernetes Üzerinde MLOps: Makine Öğrenmesi İçin CI/CD Hatlari Eğitimi

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kendi Docker imajlarını oluşturabilecekler.
• Çok sayıda Docker uygulamasını dağıtabilecek ve yönetebilecekler.
• Farklı konteyner düzenleme çözümlerini değerlendirebilecek ve en uygun olanı seçebilecekler.
• Docker uygulamaları için sürekli entegrasyon süreci kurabilecekler.
• Docker uygulamalarını mevcut sürekli entegrasyon araçlarıyla entegre edebilecekler.
• Docker uygulamalarını güvence altına alabilecekler.
• Kubernetes kullanarak aynı küme altında farklı ortamları dağıtabilecek ve yönetebilecekler.
• Kubernetes kümesini güvence altına alabilecek, ölçeklendirebilecek ve izleyebilecekler.

Türkiye (çevrimiçi veya yüz yüze) olarak gerçekleştirilen, eğitmen eşliğinde bu canlı eğitim; DeepSeek model performansını artırmak, gecikmeyi en aza indirmek ve modern MLOps uygulamalarıyla yapay zeka çözümlerini verimli bir şekilde dağıtmak isteyen, orta düzeyden ileri düzeye kadar deneyime sahip ileri seviye yapay zeka mühendisleri ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Derinlikli modelleri verimlilik, doğruluk ve ölçeklenebilirlik açısından optimize etmek.
• MLOps ve model sürümleme için en iyi uygulamaları hayata geçirmek.
• DeepSeek modellerini bulut ve yerinde (on-premise) altyapılarda dağıtmak.
• Yapay zeka çözümlerini etkin bir şekilde izlemek, bakımlarını yapmak ve ölçeklendirmek.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) ileri düzey platform mühendisleri ve DevOps profesyonellerine mikrohizmetler ve Kubernetes kullanarak uygulamaları ölçeklendirme konusunda ustalık kazanmalarını amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Ölçeklenebilir mikrohizmet mimarileri tasarlamak ve uygulamak.
• Kubernetes kümelerinde uygulamaları dağıtmak ve yönetmek.
• Efektif hizmet dağıtımı için Helm şablonlarını kullanmak.
• Üretimde mikrohizmetlerin sağlığını izlemek ve korumak.
• Kubernetes ortamında güvenlik ve uyumluluk en iyi uygulamalarını uygulamak.

Kubernetes, ölçeklenebilir uygulamaların yönetimi için yaygın olarak kullanılan bir container orchstrasyon platformudur.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), ileri düzey uzmanlar için tasarlanmıştır ve hedef, AI ve makine öğrenme tekniklerini kullanarak Kubernetes kaynak kullanımını, zamanlama kararlarını ve otomatik ölçeklendirme stratejilerini optimize etmeyi öğrenmektir.

Bu programın tamamlanmasından sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kubernetes'te iş yükü zamanlama kararlarını iyileştirmek için AI/ML modellerini kullanabilirler.
• CPU, GPU ve bellek tahsisi optimizasyonu için öngörü analitiklerini kullanabilirler.
• Takviyeli öğrenme ve metrik öngörüsü kullanarak zeki otomatik ölçeklendirme uygulayabilirler.
• Otomatik kaynak optimizasyonu aracılığıyla altyapı maliyetini ve gecikmeyi azaltabilirler.

Eğitim Formatı

• Eğitmen tarafından yönlendirilen teknik sunumlar ve derinlemesine tartışmalar.
• Gerçek Kubernetes kümelerini kullanan elden deneyimler.
• Gerçek işlem senaryolarına AI modelleri uygulayan pratik alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimi platform kurulumunuza veya işlem gereksinimlerinize uyarlatabilmemiz için lütfen bize özelleştirme taleplerinizle iletişime geçin.

Sertifikalı Kubernetes Yöneticisi (CKA) programı, The Linux Foundation ve Cloud Native Computing Foundation (CNCF) tarafından oluşturulmuştur.

Kubernetes, günümüzde konteyner düzenlemesi için önde gelen bir platformdur.

NobleProg, 2015'ten beri Docker & Kubernetes eğitimleri vermektedir. 360'tan fazla başarılı eğitim projesiyle, konteynerleştirme alanında dünya çapında en iyi bilinen eğitim şirketlerinden biri haline geldik.

2019'dan beri müşterilerimizin k8s ortamındaki performanslarını doğrulamalarına yardımcı oluyoruz, onları CKA ve CKAD sınavlarına hazırlayarak ve katılmalarını teşvik ederek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Sistem Yöneticilerine ve CKA sınavıyla bilgilerini doğrulamak isteyen Kubernetes kullanıcılarına yöneliktir.

Öte yandan, eğitim Kubernetes Yönetimi konusunda pratik deneyim kazanmaya da odaklandığı için, CKA sınavına girmeyi planlamasanız bile katılımınızı öneriyoruz.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
• CKA sertifikasyonu hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen şu adresi ziyaret edin: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Sertifikalı Kubernetes Uygulama Geliştiricisi (CKAD) programı, The Linux Foundation ve Cloud Native Computing Foundation (CNCF) tarafından geliştirilmiştir; Kubernetes'ün ev sahibi de CNCF'dir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Kubernetes için bulut yerel uygulamaları tasarlamak, oluşturmak, yapılandırmak ve kullanıma sunmak için becerilerini doğrulamak isteyen Geliştiricilere yöneliktir.

Öte yandan, eğitim aynı zamanda Kubernetes uygulama geliştirme konusunda pratik deneyim kazanmaya odaklandığı için, CKAD sınavına girmeyi planlamasanız bile bu eğitime katılmanızı öneriyoruz.

NobleProg , 2015'ten beri Docker & Kubernetes eğitimi vermektedir. 360'tan fazla başarıyla tamamlanmış eğitim projesiyle, konteynerleştirme alanında dünya çapında en iyi bilinen eğitim şirketlerinden biri haline geldik. 2019'dan beri müşterilerimizin k8s ortamındaki performanslarını doğrulamalarına yardımcı oluyor, onları hazırlıyor ve CKA ve CKAD sınavlarına girmelerini teşvik ediyoruz.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
• CKAD hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen şu adresi ziyaret edin: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), CKS sınavına hazırlanmak isteyen Kubernetes uygulayıcıya yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar, bir uygulamanın yaşam döngüsünün farklı aşamalarında (Kubernetes ortamlarını ve konteyner tabanlı uygulamalarını nasıl güvene alacaklarını bileceklerdir: oluşturma, dağıtım ve çalışma zamanı.

Bu 7 günlük program, modern DevOps uygulamalarını kullanarak bulut-yerel uygulamaların tasarlanmasını, dağıtılmasını ve yönetilmesini kapsayan kapsamlı ve pratik bir yolculuk sunar.

Katılımcılar, ölçeklenebilir mikrohizmet mimarisinin nasıl tasarlandığı, konteyner ortamlarının optimize edildiği ve üretim yüklerinin Kubernetes kullanarak yönetildiği konusunda bilgi sahibi olacaklardır. Kurs, gelişmiş dağıtım stratejileri, GitOps tabanlı otomasyon ve gözlemlenebilirlik uygulamalarını kapsar ki bu sistem güvenilirliği ve performansını sağlamak için gerekli olmaktadır.

Program, olay yanıtına, hata simülasyonuna ve kök neden analizine dahil gerçek dünya operasyonel zorluklarına güçlü bir odaklanma yapar. Program, sorun giderme ve operasyonel karar verme sürecini hızlandırmak için AI destekli araçların kullanımı ile sona erer.

Eğitim sonunda katılımcılar, Kubernetes tabanlı bir ortamda dayanıklı dağıtık sistemlerin nasıl oluşturulacağını, dağıtılacağını, izlendiğini ve korunduğunu açıkça anlayacaklardır.

Docker, ML sistemleri için tekrarlanabilir, taşınabilir ve ölçeklenebilir ortamlar oluşturmak üzere kullanılan bir konteynerizasyon platformudur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) Docker kullanarak tam ML ardışık işlemlerini konteynerize ve işlemeye yönelik orta düzeyden ileri seviyede teknik profesyoneller için düzenlenmiştir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ML eğitimi, doğrulama ve çıkarım iş yüklerini konteynerize edebilirler.
• Docker ve destekleyici araçlar kullanarak uçtan uca ML ardışık süreçleri tasarlayabilir ve koordine edebilirler.
• Sürüm kontrolü, tekrarlanabilirlik ve CI/CD'yi ML bileşenleri için uygulayabilirler.
• Konteynerize ortamlarda ML hizmetlerini dağıtabilir, izleyebilir ve ölçeklendirebilirler.

Eğitim Formatı

• Pratik gösterimleri destekleyen etkileşimli dersler.
• Gerçek ML ardışık süreç bileşenleri oluşturma odaklı elden deneyimler.
• Uçtan uca konteynerize iş akışları için canlı-lab uygulaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Belirli ML altyapısı ihtiyaçlarına hizmet edecek özelleştirilmiş eğitimi için, seçenekler hakkında bize ulaşın.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) Helm'ı kullanarak Kubernetes uygulamalarının yüklenmesini ve yönetilmesini basitleştirmek isteyen mühendisler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Helm'ın yüklenmesi ve yapılandırılması.
• Kubernetes uygulamalarının yeniden üretilebilir sürümlerinin oluşturulması.
• Uygulamaların Helm şemaları olarak paylaşılması.
• Üçüncü taraf uygulamaların Helm şemaları olarak çalıştırılması.
• Helm paketlerinin sürümlerinin yönetilmesi.

Kubeflow, Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş yüklerini oluşturma, eğitim ve dağıtma işlemlerini basitleştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir platformdur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyinden orta düzeyine kadar olan profesyonellerin Kubeflow kullanarak güvenilir ML iş akışları oluşturmalarına yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilme becerilerini kazanacaktır:

• Kubeflow ekosistemi ve temel bileşenlerini gezinmek.
• Kubeflow Pipelines ile tekrarlanabilir iş akışları oluşturmak.
• Kubernetes üzerinde ölçeklenebilir eğitim görevleri çalıştırmak.
• Kubeflow Serving kullanarak makine öğrenimi modellerini verimli bir şekilde hizmete sunmak.

Eğitim Formatı

• Rehberlik altında sunulan sunumlar ve işbirlikçi tartışmalar.
• Gerçek Kubeflow bileşenleriyle elden geçirilen laboratuvarları.
• Sondan başa ML iş akışları oluşturmak için pratik alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş versiyonları, takımınızın teknoloji yığınına ve proje gereksinimlerine uyum sağlamak için düzenlenmesi mümkündür.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), Minikube kullanarak yerel bir Kubernetes ortamını nasıl kuracaklarını ve yöneteceklerini öğrenmek isteyen başlangıç ve orta düzey yazılım geliştiricilere ve DevOps profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yerel makinelerine Minikube'i kurup yapılandırabilecekler.
• Kubernetes'in temel kavramlarını ve mimarisini anlayabilecekler.
• kubectl ve Minikube panosunu kullanarak konteynerleri dağıtıp yönetebilecekler.
• Kubernetes için kalıcı depolama ve ağ çözümlerini kurabilecekler.
• Uygulamaları geliştirmek, test etmek ve hata ayıklamak için Minikube'i kullanabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), geliştirme iş akışının bir parçası olarak Minikube'yi kullanmak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler ve DevOps mühendisler hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Minikube kullanarak yerel bir Kubernetes ortamı kurmak ve yönetmek.
• Minikube üzerinde uygulamaları dağıtmayı, yönetmeyi ve hatalarını ayıklamayı anlamak.
• Minikube'yi sürekli entegrasyon ve dağıtım süreçlerine entegre etmek.
• Minikube'nin gelişmiş özelliklerini kullanarak geliştirme süreçlerini optimize etmek.
• Yerel Kubernetes geliştirme için en iyi uygulamaları uygulamak.

Bu eğitmen led, canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) mühendislerin, kendi kuruluşlarında MLOps'ü benimsemeye yönelik doğru yolu seçmek için mevcut yaklaşımları ve araçları değerlendirmelerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli MLOps çerçevelerini ve araçlarını yükleyip yapılandırmak.
• Bir MLOps sistemi oluşturma ve destekleme için doğru becerilere sahip doğru ekibin oluşturulması.
• ML modelleri tarafından kullanılacak verilerin hazırlanması, doğrulanması ve sürümlenmesi.
• Bir ML Pipeline'ın bileşenlerini anlama ve oluşturma için gereken araçları bilmek.
• Üretime dağıtım için farklı makine öğrenme çerçevelerini ve sunucularını denemek.
• Tutarlı ve bakılabilir şekilde tüm Makine Öğrenmesi sürecinin işletimselleştirilmesi.