Docker for MLOps: End-to-End Pipeline Containerization 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 제어를 유지하면서 더 큰 규모로 애플리케이션을 배포하기 위해 Docker에 대한 지식을 향상시키려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 자신만의 Docker 이미지를 구축하세요.
• 다수의 Docker 애플리케이션을 배포하고 관리합니다.
• 다양한 컨테이너 오케스트레이션 솔루션을 평가하고 가장 적합한 솔루션을 선택하세요.
• Docker 애플리케이션에 대한 지속적인 통합 프로세스를 설정합니다.
• Docker 애플리케이션을 기존의 지속적인 도구 통합 프로세스와 통합합니다.
• Docker 애플리케이션을 보호합니다.

본 강사 주도 실습형 훈련은 대한민국(온라인 또는 현장)에서 중급부터 고급 수준의 경험을 가진 고급 AI 엔지니어 및 데이터 과학자를 대상으로 하며, DeepSeek 모델 성능을 향상시키고 지연 시간을 최소화하며 현대적인 MLOps 방식을 활용하여 AI 솔루션을 효율적으로 배포하고자 하는 분들을 위해 마련되었습니다.

본 훈련이 종료되면 참여자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 효율성, 정확성, 확장성을 위해 DeepSeek 모델을 최적화합니다.
• MLOps 및 모델 버전 관리에 대한 모범 사례를 구현합니다.
• 클라우드 및 온프레미스 인프라에 DeepSeek 모델을 배포합니다.
• AI 솔루션을 효과적으로 모니터링, 유지 관리 및 확장합니다.

Docker는 일관성 있고 이식성이 뛰어나며 재현 가능한 환경을 제공하는 컨테이너화 플랫폼으로, AI 및 머신러닝 워크로드에 이상적입니다.

이 강사 주도의 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 전문가를 대상으로, Docker를 사용하여 ML 코드베이스, 의존성, 및 모델을 패키징하고 신뢰할 수 있는 개발-생산 워크플로우를 구현하는 방법을 배울 것입니다.

이 과정을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AI 및 ML 애플리케이션에 맞춤화된 Docker 이미지를 구축하고 관리할 수 있습니다.
• 머신러닝 파이프라인, 도구, 및 의존성을 컨테이너화할 수 있습니다.
• 성능과 이식성을 최적화한 Docker 환경을 구축할 수 있습니다.
• 다양한 런타임 환경에서 컨테이너화된 ML 서비스를 배포할 수 있습니다.

과정 형식

• 안내된 토론을 지원하는 개념 시연
• 실제 컨테이너화 작업에 중점을 둔 실습 연습
• 실시간 실험 환경에서 Docker를 사용한 실용적인 구현

과정 맞춤 옵션

• 조직 환경에 맞게 이 훈련을 맞춤화하려면 연락주시기 바랍니다.

AI를 위한 CI/CD는 지속적 통합과 지속적 배포 파이프라인을 사용하여 모델 패키징, 테스팅, 컨테이너화, 그리고 배포를 자동화하는 구조적인 접근 방식입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 전문가들을 대상으로 Docker와 CI/CD 플랫폼을 사용하여 AI 모델 배포 워크플로를 자동화하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖출 수 있을 것입니다:

• AI 모델 컨테이너를 빌드하고 테스트하는 자동 파이프라인을 생성합니다.
• 모델 수명 주기의 버전 관리와 재현성을 구현합니다.
• AI 서비스를 위한 자동 배포 전략을 통합합니다.
• 머신러닝 운영에 맞춤화된 CI/CD 베스트 프랙티스를 적용합니다.

강의 형식

• 강사 주도의 발표와 기술적인 토론.
• 실용적인 실험실과 실제 구현 연습.
• 제어된 환경에서 현실적인 CI/CD 워크플로 시뮬레이션.

강의 커스터마이징 옵션

• 귀사에서 사용자 정의된 파이프라인 워크플로 또는 플랫폼 통합을 요구하는 경우, 이 강의를 맞춤화하려면 문의해 주세요.

CKA(Certified Kubernetes Administrator) 프로그램은 Linux Foundation과 Cloud Native Computing Foundation(CNCF)에 의해 만들어졌습니다.

Kubernetes은 현재 컨테이너 오케스트레이션에 사용되는 최고의 플랫폼입니다.

NobleProg는 2015년부터 Docker 및 Kubernetes 교육을 제공해 왔습니다. 360개 이상의 교육 프로젝트를 성공적으로 완료하여 컨테이너화 분야에서 전 세계적으로 가장 잘 알려진 교육 회사 중 하나가 되었습니다.

2019년부터 우리는 고객이 CKA 및 CKAD 시험에 합격하도록 준비하고 격려함으로써 k8s 환경에서의 성과를 확인할 수 있도록 돕고 있습니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 CKA 시험에 합격하여 지식을 확인하려는 시스템 관리자, Kubernetes 사용자를 대상으로 합니다.

한편, 교육 역시 Kubernetes 행정 실무 경험을 쌓는 데 중점을 두고 있으므로 CKA 시험을 볼 생각이 없더라도 참여하는 것이 좋습니다.

코스의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 연습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

코스 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하시기 바랍니다.
• CKA 인증에 대해 자세히 알아보려면 https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka를 방문하세요.

The Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) 프로그램은 The Linux Foundation과 Cloud Native Computing Foundation (CNCF)가 개발하였으며, Kubernetes의 호스트이기도 합니다.

이 강사는 실시간으로 온라인 또는 오프라인에서 진행되며, Kubernetes에 대한 클라우드 네이티브 애플리케이션 설계, 구축, 구성 및 노출에 대한 기술을 확인하고자 하는 개발자를 대상으로 합니다.

반면, 이 교육은 Kubernetes 애플리케이션 개발에 대한 실무 경험을 얻는 데 중점을 두고 있기 때문에, CKAD 시험을 치르지 않을 계획이어도 이 교육에 참여하는 것이 좋습니다.

NobleProg는 2015년부터 Docker & Kubernetes 교육을 제공해왔습니다. 360개 이상의 성공적인 교육 프로젝트를 완료하여, 컨테이너화 분야에서 세계적으로 잘 알려진 교육 회사 중 하나로 자리매김하였습니다. 2019년부터는 고객들이 k8s 환경에서 성능을 확인하고 CKA 및 CKAD 시험에 합격하도록 준비하는 데 도움을 주고 있습니다.

코스 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 문제 풀이.
• 실제 실험실 환경에서의 실습 구현.

코스 커스터마이징 옵션

• 이 코스의 맞춤형 교육을 요청하려면 연락처로 문의해주세요.
• CKAD에 대해 더 알아보려면 다음 링크를 방문하세요: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Docker을 사용하여 기존의 독립형 소프트웨어 대신 컨테이너로 소프트웨어를 배포하고 관리하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Docker을 설치하고 구성합니다.
• 소프트웨어 컨테이너화를 이해하고 구현합니다.
• Docker 기반 애플리케이션을 관리합니다.
• 다양한 Docker 애플리케이션과 시스템을 네트워크로 연결합니다.
• Docker 레지스트리를 이해하고 편집합니다.

Docker, Kubernetes 및 OpenShift를 사용하여 컨테이너화된 환경을 빌드하고 배포하며 관리하는 방법을 배웁니다. 이 5일간의 실습 훈련은 컨테이너 이미지, Kubernetes 워크로드, 클러스터 네트워킹, 저장소, 보안, 모니터링 및 실용적인 OpenShift 관리를 다룹니다. 참가자는 개발 및 프로덕션 환경 전반에 걸쳐 현대 컨테이너 플랫폼을 운영하고 애플리케이션 문제를 해결하는 데 필요한 스킬을 얻게 됩니다.

이 강사는 주도하는 실시간 교육 대한민국 (현장 또는 원격)에서 참가자들은 Docker 컨테이너를 생성하고 관리하는 방법을 배우고, 샘플 애플리케이션을 컨테이너 내에 배포합니다. 또한 참가자들은 Kubernetes 클러스터에서 애플리케이션을 자동화, 확장, 관리하는 방법을 배웁니다. 마지막으로, 강의는 보안, 확장, 모니터링과 같은 고급 주제로 진행되며, 참가자들이 Kubernetes 클러스터를 안전하게 운영하고 모니터링하는 과정을 안내합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• Docker 컨테이너를 설정하고 실행할 수 있습니다.
• 컨테이너화된 서버와 웹 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
• Docker 이미지를 빌드하고 관리할 수 있습니다.
• Docker와 Kubernetes 클러스터를 설정할 수 있습니다.
• Kubernetes를 사용하여 클러스터 웹 애플리케이션을 배포하고 관리할 수 있습니다.
• Kubernetes 클러스터를 보안, 확장, 모니터링할 수 있습니다.

교육 목표: Docker와 Kubernetes에 대한 이론적 및 운영적 능력을 습득합니다.

GPU 가속은 대규모 딥러닝 작업을 효율적이고 확장 가능하게 실행하는 데 필수적입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 중급 기술 전문가들을 대상으로 하며, Docker 컨테이너 내에서 GPU를 사용하는 AI 작업을 구성, 최적화하고 실행할 수 있도록 합니다.

이 과정이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 학습 및 추론을 위한 GPU 활성화 컨테이너를 구축하고 실행합니다.
• 컨테이너화된 AI 워크플로에 대한 CUDA, 드라이버, 런타임 라이브러리를 구성합니다.
• GPU 집약적 애플리케이션을 위한 리소스 할당 및 격리를 최적화합니다.
• 프로덕션 환경에서 확장 가능한 컨테이너화된 딥러닝 서비스를 배포합니다.

강의 형식

• 실제 세계 데모로 지원되는 대화형 강의.
• GPU 활성화 개발에 초점을 맞춘 연습 지도.
• 실시간 실험 환경에서의 실제 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 귀하의 인프라 또는 GPU 스택에 맞춘 교육을 원하시면 저희에게 문의해 주세요.

하이브리드 AI 배포는 클라우드, 온프레미스, 그리고 엣지 환경에서 통합된 컨테이너 기반 워크플로를 사용하여 AI 추론을 실행하는 방법입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, 다양한 환경에서 분산된 AI 추론 시스템을 설계하고 배포하는 방법을 학습합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 여러 위치 환경에서 안전하고 확장 가능한 컨테이너화된 AI 서비스를 구축합니다.
• Docker를 사용하여 클라우드, 로컬 서버, 엣지 장치에 AI 추론 워크로드를 배포합니다.
• 분산된 AI 운영을 자동화하기 위해 오케스트레이션 도구를 통합합니다.
• 다양한 인프라에서 추론 지연, 신뢰성, 탄력성을 최적화합니다.

코스 형식

• 안내된 프레젠테이션과 전문가 주도의 토론.
• 실습 위주의 연습 및 적용 연습.
• 제어된 라이브 실험 환경에서 실제 세계를 경험합니다.

코스 맞춤 옵션

• 이 코스를 귀사의 인프라 또는 사용 사례와 일치하도록 맞춤화하려면 연락주시기 바랍니다.

Kubeflow는 Kubernetes 상에서 머신러닝 작업을 구축, 학습, 배포하는 과정을 간소화하기 위해 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 초급에서 중급 수준의 전문가를 대상으로 하며, Kubeflow를 사용하여 신뢰할 수 있는 머신러닝 워크플로우를 구축하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 기술을 습득하게 됩니다:

• Kubeflow 생태계와 핵심 구성 요소를 탐색합니다.
• Kubeflow Pipelines를 사용하여 재현 가능한 워크플로우를 구축합니다.
• Kubernetes 상에서 확장 가능한 학습 작업을 실행합니다.
• Kubeflow Serving을 사용하여 머신러닝 모델을 효율적으로 서비스합니다.

강의 형식

• 안내된 프레젠테이션과 협력적인 토론.
• 실제 Kubeflow 구성 요소를 활용한 실습.
• 머신러닝 워크플로우를 끝까지 구축하는 실용적인 연습.

강의 맞춤형 옵션

• 이 교육의 맞춤형 버전을 팀의 기술 스택과 프로젝트 요구 사항에 맞춰 조정할 수 있습니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 대면)은 조직 내에서 MLOps를 채택할 때 사용 가능한 접근 방식과 도구를 평가하여 지능적인 결정을 내릴 수 있는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 다양한 MLOps 프레임워크와 도구를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• MLOps 시스템을 구축하고 지원하기 위해 적합한 팀과 역량을 구성할 수 있습니다.
• ML 모델에서 사용할 데이터를 준비, 검증 및 버전 관리할 수 있습니다.
• ML 파이프라인의 구성 요소와 이를 구축하는 데 필요한 도구를 이해할 수 있습니다.
• 프로덕션 배포에 사용할 다양한 머신 러닝 프레임워크와 서버를 실험할 수 있습니다.
• 재현 가능하고 유지 관리 가능한 전체 Machine Learning 프로세스를 운영화할 수 있습니다.

Kubernetes에서의 MLOps는 컨테이너화된 파이프라인과 GitOps 워크플로를 사용하여 머신러닝 모델의 훈련, 검증, 패키징, 배포를 자동화하는 프레임워크입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 실무자를 대상으로 Kubernetes에서 자동화되고 확장 가능한 MLOps 파이프라인을 구축하기를 원하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 머신러닝의 end-to-end CI/CD 파이프라인을 설계합니다.
• 모델 배포 및 버전 관리를 위한 GitOps 워크플로를 구현합니다.
• ML 모델의 훈련, 테스트, 패키징을 자동화합니다.
• 모니터링, 경고, 롤백 전략을 통합합니다.

강의 형식

• 강사 주도의 발표와 기술적인 깊이 있는 설명
• 실제 CI/CD 워크플로를 구축하는 실습
• Kubernetes에 ML 워크로드를 배포하는 실시간 연습

강의 커스터마이징 옵션

• 조직은 내부 MLOps 도구와 인프라에 맞춘 맞춤형 콘텐츠를 요청할 수 있습니다.