MLOps를 위한 Docker: 끝에서 끝까지 파이프라인 컨테이너화 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육(온라인 또는 현장)은 대규모 환경에 애플리케이션을 배포하면서도 전체적인 통제를 유지하고자 하는 엔지니어들을 위한 과정입니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 자체적인 Docker 이미지를 제작할 수 있습니다.
• 대규모 환경에 있는 다수의 Docker 애플리케이션을 배포하고 관리할 수 있습니다.
• 여러 컨테이너 오케스트레이션 솔루션들을 비교 평가하여 가장 적합한 것을 선택할 수 있습니다.
• Docker 애플리케이션용 지속적 통합(CI) 프로세스를 설정할 수 있습니다.
• 기존의 CI/CD 툴들과 Docker 애플리케이션을 연동시킬 수 있습니다.
• 자신의 Docker 애플리케이션 보안 체계를 구축할 수 있습니다.

본 강사 주도형 실습 과정은 대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, 중급 이상의 경험을 보유한 고급 수준의 AI 엔지니어 및 데이터 사이언티스트들을 대상으로 합니다. 참가자들은 현대적인 MLOps 기법을 활용하여 DeepSeek 모델의 성능을 향상시키고 지연 시간을 줄이며, 효율적으로 AI 솔루션을 배포하는 방법을 익히게 됩니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• DeepSeek 모델을 효율성, 정확도 및 확장성 측면에서 최적화할 수 있습니다.
• MLOps 및 모델 버전 관리를 위한 베스트 프랙티스를 적용할 수 있습니다.
• 클라우드 환경 및 온프레미스 인프라상에 DeepSeek 모델을 배포할 수 있습니다.
• AI 솔루션의 모니터링, 유지보수 및 확장을 효과적으로 수행할 수 있습니다.

Docker는 AI 및 기계 학습 워크로드를 위한 일관적이고, 휴대 가능하며, 재현 가능한 환경을 제공하는 컨테이너화 플랫폼입니다.

본 과정은 ML 코드베이스, 종속성 및 모델을 Docker를 패키징하여 개발부터 프로덕션까지의 안정적인 워크플로를 구축하고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 하는 강사 주도 실습형 트레이닝(온라인 또는 오프사이트)입니다.

이 과정을 완료한 후, 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 및 ML 애플리케이션에 최적화된 Docker 이미지를 구축하고 관리합니다.
• 기계 학습 파이프라인, 도구 및 종속성을 컨테이너화합니다.
• 성능 및 휴대성 향상을 위해 Docker 환경을 최적화합니다.
• 다양한 런타임 환경에 걸쳐 컨테이너화된 ML 서비스를 배포합니다.

교육 과정 형식

• 지도된 토론을 통해 지원하는 개념 데모.
• 실제 컨테이너화 작업에 초점을 맞춘 실습 과제.
• 라이브 랩 Docker 환경에서의 실질적인 구현.

교육 과정 커스터마이징 옵션

• 조직 환경에 맞춰 본 트레이닝을 커스터마이징하려면, 관련 사항을 조율하기 위해 문의해 주시기 바랍니다.

AI를 위한 CI/CD는 지속적 통합(CI) 및 지속적 제공(CD) 파이프라인을 활용하여 모델 패키징, 테스트, 컨테이너화 및 배포를 자동화하는 체계적인 접근 방식입니다.

이 강사 진행 라이브 교육(온라인 또는 대면)은 Docker와 CI/CD 플랫폼을 사용하여 AI 모델의 엔드투엔드(delivery) 워크플로를 자동화하려는 중급 수준 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 종료되는 시점에 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• AI 모델 컨테이너 빌드 및 테스트를 위한 자동화된 파이프라인 생성.
• 모델 생명주기 전반에 대한 버전 관리와 재현 가능성 구현.
• AI 서비스를 위한 자동화된 배포 전략 통합.
• 머신러닝 운영(MLOps)에 특화된 CI/CD 모범 사례 적용.

교육 형태

• 강사 주도 발표 및 기술 토론.
• 실습 라브(Labs)와 핸즈온(Hands-on) 구현 연습.
• 통제된 환경에서의 현실적인 CI/CD 워크플로 시뮬레이션.

교육 커스터마이징 옵션

• 귀사의 조직에서 맞춤형 파이프라인 워크플로 또는 플랫폼 통합이 필요한 경우, 본 교육을 맞춤화하기 위해 저희에게 연락해 주세요.

공인 쿠버네티스 관리자(CKA) 프로그램은 리눅스 재단(Linux Foundation)과 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)에서 제정했습니다.

오늘날 쿠버네티스는 컨테이너 오케스트레이션에 사용되는 대표적인 플랫폼입니다.

NobleProg는 2015년부터 Docker 및 쿠버네티스 교육을 제공해왔습니다. 지금까지 360건 이상의 교육 프로젝트를 성공적으로 완수한 덕분에 컨테이너 기술 분야에서 전 세계적으로 널리 알려진 교육 기관으로 자리매김했습니다.

2019년부터는 고객들이 k8s 환경에서 실무 역량을 검증할 수 있도록 CKA 및 CKAD 시험 준비 지원도 제공하고 있습니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장 교육)은 CKA 자격증 취득을 목표로 하는 시스템 관리자와 쿠버네티스 사용자들을 대상으로 합니다.

동시에 본 과정에서는 쿠버네티스 운영 관련 실무 역량 강화에도 중점을 두므로, CKA 시험 응시 계획이 없더라도 참여하실 것을 권장합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의와 토론
• 다양한 연습 문제 및 실습 기회 제공
• 실제 랩 환경에서 직접 운영 시도해보기

교육 과정 커스터마이징 옵션

• 과정 맞춤형 교육을 원하시면 당사에 문의해주시기 바랍니다.
• CKA 자격증 관련 보다 상세한 정보는 다음 링크에서 확인 가능합니다: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

공인 쿠버네티스 애플리케이션 개발자(CKAD) 자격증 프로그램은 리눅스 재단과 쿠버네티스를 주관하는 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)에서 개발했습니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 쿠버네티스 환경에서 클라우드 네이티브 애플리케이션을 설계, 구축 및 배포하는 역량을 확인하고자 하는 개발자들을 대상으로 합니다.

또한 이 교육 과정에서는 실제적인 쿠버네티스 애플리케이션 개발 경험도 습득할 수 있으므로, CKAD 시험 응시 계획이 없더라도 꼭 참여하실 것을 권장합니다.

NobleProg은 2015년부터 Docker 및 쿠버네티스 교육을 제공해왔습니다. 지금까지 360건 이상의 교육 프로그램을 성공적으로 완료하며 컨테이너화 분야에서 세계적으로 잘 알려진 교육 기관으로 자리매김했습니다. 2019년부터는 고객들이 CKA 및 CKAD 시험에 성공적으로 합격할 수 있도록 체계적인 준비를 지원하고 있습니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의와 토론
• 다양한 연습 문제 및 실습 기회 제공
• 실제 랩 환경에서 직접 실행해보는 실습 위주 교육

맞춤형 과정 요청 안내

• 본 과정을 고객의 필요에 맞게 커스터마이징하고 싶으시면 저희에게 연락하여 협의해주세요.
• CKAD에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 링크를 참조하시기 바랍니다: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

도커(Docker)는 컨테이너 내부에서 애플리케이션을 빌드, 배포 및 실행하는 과정을 자동화하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다.

이 강사가 진행하는 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장 방문)은 전통적인 독립형 소프트웨어 대신 컨테이너로 소프트웨어를 배포하고 관리하고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 도커 설치 및 구성.
• 소프트웨어 컨테이너화 이해 및 구현.
• 도커 기반 애플리케이션 관리.
• 다양한 도커 애플리케이션과 시스템 간의 네트워크 연결.
• 도커 레지스트리 이해 및 수정.

과정 형식

• 인터랙티브 강의 및 토론.
• 다양한 연습 문제와 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 실제 구현.

과정 맞춤 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 당사에 연락하여 조정해 주시기 바랍니다.
• 도커에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 다음 웹사이트를 방문하십시오: https://www.docker.com

본 강의에서는 Docker, Kubernetes 및 OpenShift를 활용하여 컨테이너 환경을 구축, 배포하고 관리하는 방법을 체계적으로 학습합니다. 5일간 진행되는 실습 중심의 교육으로 컨테이너 이미지 작성부터 Kubernetes 워크로드 설정, 클러스터 네트워킹 및 저장소 관리까지 다루며 OpenShift 운영 방식도 심층적으로 소개합니다. 참가자들은 개발 환경과 운영 환경에서 최신 컨테이너 플랫폼을 효과적으로 운용하고 문제를 해결하는 데 필요한 실질적인 역량을 갖추게 됩니다.

이 강사 주도형 실시간 교육 과정(현장 또는 원격)에서는 참가자들이 Docker 컨테이너를 생성하고 관리하는 방법을 배우고, 샘플 애플리케이션을 컨테이너 내에 배포해보게 됩니다. 또한 Kubernetes 클러스터 환경에서 컨테이너화된 애플리케이션의 자동화, 확장 및 관리를 익힐 수 있습니다. 교육 후반부에는 Kubernetes 클러스터의 보안 설정, 확장 조정, 모니터링 방법과 같은 고급 주제들도 다루게 됩니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Docker 컨테이너를 설정하고 실행할 수 있습니다.
• 컨테이너화된 서버 및 웹 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
• Docker 이미지를 생성하고 관리할 수 있습니다.
• Docker와 Kubernetes 클러스터를 설정할 수 있습니다.
• Kubernetes를 활용하여 클러스터 형태의 웹 애플리케이션을 배포 및 관리할 수 있습니다.
• Kubernetes 클러스터의 보안 설정, 확장 조정, 모니터링이 가능해집니다.

교육 목표: Docker와 Kubernetes 관련 이론 및 실무 능력을 체계적으로 습득하는 것입니다.

확장성 있고 효율적으로 고성능 딥러닝 워크로드를 실행하기 위해서는 GPU 가속이 필수적입니다.

본 강사는 중간 수준의 기술 전문가를 대상으로 하며, Docker 컨테이너 내에서 GPU 기반 AI 워크로드를 구성, 최적화 및 실행하는 방법을 가르칩니다. 강사는 온라인 또는 오프사이트 방식으로 진행됩니다.

이 과정이 종료되면 참가자들은 다음 능력을 갖추게 됩니다:

• 학습 및 추론을 위한 GPU 지원 컨테이너를 구축하고 실행하는 것.
• 컨테이너화된 AI 워크플로우를 위해 CUDA, 드라이버 및 런타임 라이브러리를 구성하는 것.
• GPU 집약적 애플리케이션을 위한 리소스 할당 및 격리를 최적화하는 것.
• 프로덕션 환경에서 확장 가능한 컨테이너화된 딥러닝 서비스를 배포하는 것.

과목 형식

• 실제 사례 데모를 지원하는 인터랙티브 강의.
• GPU 지원 개발에 초점을 맞춘 연습 중심 실습.
• 실시간 랩 환경에서의 핸즈온 구현.

과정 커스터마이징 옵션

• 귀하의 인프라 또는 GPU 스택에 맞는 맞춤형 훈련이 필요하신 경우, 예약을 위해 저희에게 연락해 주시기 바랍니다.

Kubeflow는 Kubernetes 환경에서 머신러닝 작업을 손쉽게 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 해주는 오픈소스 플랫폼입니다.

본 강의는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 중심의 교육으로서, Kubeflow를 활용해 안정적인 머신러닝 워크플로우를 만들고자 하는 초급 및 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

강의 종료 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Kubeflow 생태계와 핵심 구성 요소를 숙지합니다.
• Kubeflow Pipelines을 이용해 재현 가능한 머신러닝 워크플로우를 설계할 수 있습니다.
• Kubernetes 환경에서 확장성이 뛰어난 훈련 작업을 실행할 수 있습니다.
• Kubeflow Serving을 활용해 머신러닝 모델을 효율적으로 배포하고 서비스할 수 있습니다.

강의 진행 방식

• 강사 주도형 프레젠테이션 및 토론 세션
• 실제 Kubeflow 구성 요소를 활용한 실습 환경
• 엔드투엔드 머신러닝 워크플로우 구축을 위한 실용적 연습 과제

강의 커스터마이징 옵션

• 귀사 팀의 기술 스택 및 프로젝트 요구사항에 맞게 교육 내용을 맞춤형으로 구성해드릴 수 있습니다.

이 교육은 대한민국 환경(온라인 또는 현장)에서 진행되는 강사 주도형 라이브러닝으로, Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포, 관리하기를 원하는 개발자 및 데이터 사이언티스트를 대상으로 합니다.

이 교육이 종료되면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 온프레미스 및 클라우드 환경에서 Kubeflow를 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes 기반의 ML 워크플로를 구축, 배포, 관리합니다.
• 다양한 아키텍처 및 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행합니다.
• Kubeflow를 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에 걸쳐 ML 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 서빙 워크로드를 구축합니다.

본 강좌는 <현장>에서 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로, 각 조직에서 MLOps를 도입하기 위해 어떤 접근 방식과 도구들이 적합한지 현명하게 판단하고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 다양한 MLOps 프레임워크 및 도구를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• MLOps 시스템을 구축하고 운영하기에 적합한 역량과 기술을 갖춘 팀원들을 선발할 수 있습니다.
• 머신러닝 모델에서 사용할 데이터를 준비, 검증 및 버전 관리할 수 있습니다.
• 머신러닝 파이프라인의 구성 요소와 이를 구축하는 데 필요한 도구들을 이해할 수 있습니다.
• 실제 운영 환경에 배포하기 위해 여러 머신러닝 프레임워크 및 서버를 시험해볼 수 있습니다.
• 전체 머신러닝 프로세스를 체계적으로 운영함으로써 재현 가능하고 지속적으로 관리할 수 있는 환경을 만들 수 있습니다.

쿠버네티스 기반 MLOps는 컨테이너화된 파이프라인과 GitOps 워크플로우를 활용해 머신러닝 모델의 학습, 검증, 패키징 및 배포 과정을 자동화하는 프레임워크입니다.

본 교육은 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 실습 위주의 과정으로, 쿠버네티스 환경에서 자동화되고 확장 가능한 MLOps 파이프라인을 구축하고자 하는 중급 수준의 실무자를 대상으로 합니다.

교육을 이수하면 참가자는 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 머신러닝용 엔드투엔드 CI/CD 파이프라인 설계
• 모델 배포 및 버전 관리를 위한 GitOps 워크플로우 구현
• 머신러닝 모델의 학습, 테스트 및 패키징 자동화
• 모니터링, 알림 설정 및 롤백 전략 통합

강좌 진행 방식

• 강사가 안내하는 이론적 설명과 기술 심층 분석
• 실제 CI/CD 워크플로우 구축을 위한 실습 과제 수행
• 쿠버네티스에 머신러닝 작업 부하를 배포하는 라이브 랩 환경 제공

커리큘럼 맞춤화 옵션

• 기업에서는 자체 MLOps 도구 및 인프라에 부합하도록 교육 내용을 요청할 수 있습니다.