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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포 및 관리하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS EKS(Elastic Kubernetes 서비스)를 사용하여 온프레미스와 클라우드에서 Kubeflow을 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes를 기반으로 ML 워크플로를 구축, 배포 및 관리합니다.
• 다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행하세요.
• Kubeflow을 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에서 ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 워크로드 제공을 구축하세요.

대한민국에서 진행되는 본 트레이닝은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 엔지니어들이 AWS EC2 서버에 머신러닝 작업을 배포하길 원한다면 이 강좌를 추천드립니다.

트레이닝이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AWS에서 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• EKS(Elastic Kubernetes Service)를 사용하여 AWS에서 Kubernetes 클러스터 초기화 작업을 단순화할 수 있습니다.
• 생산 환경에서 ML 모델의 자동화와 관리를 위한 Kubernetes 파이프라인을 생성하고 배포할 수 있습니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU 및 머신에 TensorFlow ML 모델을 훈련시키고 배포할 수 있습니다.
• 다른 AWS 관리 서비스를 활용하여 ML 애플리케이션을 확장할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 Azure 클라우드에 머신러닝 작업을 배포하길 원하는 엔지니어를 대상으로 합니다.

본 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Azure에서 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성합니다.
• Azure Kubernetes Service (AKS)를 사용하여 Azure에서 Kubernetes 클러스터의 초기화 작업을 단순화합니다.
• 제작 및 배포 파이프라인을 사용하여 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델의 자동화와 관리를 위한 Kuberneres 파이프라인을 생성하고 배포합니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU와 머신에 TensorFlow 머신러닝 모델을 훈련시키고 배포합니다.
• AWS 관리 서비스를 활용하여 머신러닝 애플리케이션을 확장합니다.

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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포 및 관리하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 온프레미스 및 클라우드에 Kubeflow을 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes를 기반으로 ML 워크플로를 구축, 배포 및 관리합니다.
• 다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행하세요.
• Kubeflow을 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에서 ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 워크로드 제공을 구축하세요.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 ML 모델 구축을 넘어 ML 모델 생성, 추적 및 배포 프로세스를 최적화하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• MLflow 및 관련 ML 라이브러리와 프레임워크를 설치하고 구성합니다.
• ML 모델의 추적성, 재현성, 배포 가능성의 중요성을 인식합니다.
• ML 모델을 다양한 퍼블릭 클라우드, 플랫폼 또는 온프레미스 서버에 배포합니다.
• 여러 사용자가 프로젝트에서 공동 작업할 수 있도록 ML 배포 프로세스를 확장합니다.
• ML 모델을 실험, 재현, 배포하기 위한 중앙 레지스트리를 설정합니다.

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.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 이 강좌는 Azure Machine Learning과 Azure DevOps를 사용하여 MLOps 관행을 촉진하고자 하는 머신러닝 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 강좌를 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 재현 가능한 워크플로우와 머신러닝 모델을 구축합니다.
• 머신러닝 라이프사이클을 관리합니다.
• 모델 버전 역사, 자산 등을 추적하고 보고합니다.
• 어디서나 생산 준비된 머신러닝 모델을 배포합니다.

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.