Kubernetes에서의 MLOps: 머신러닝을 위한 CI/CD 파이프라인 교육 과정

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.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육은 고급 수준의 플랫폼 엔지니어와 마이크로서비스를 사용하여 확장 애플리케이션을 마스터하려는 DevOps 전문가를 대상으로 합니다. Kubernetes

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 확장 가능한 마이크로서비스 아키텍처를 설계하고 구현합니다.
• Kubernetes 클러스터에 애플리케이션을 배포하고 관리합니다.
• 효율적인 서비스 배포를 위해 Helm 차트를 활용하세요.
• 프로덕션 환경에서 마이크로서비스의 상태를 모니터링하고 유지합니다.
• Kubernetes 환경에서 보안 및 규정 준수를 위한 모범 사례를 적용합니다.

Kubernetes는 대규모 분산 애플리케이션을 관리하기 위해 널리 사용되는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고급 수준의 실무자를 대상으로 하며, AI 및 머신러닝 기술을 활용하여 Kubernetes 리소스 사용, 스케줄링 결정, 자동 확장을 최적화하는 방법을 배우는 데 중점을 둡니다.

이 프로그램을 완료한 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Kubernetes에서 워크로드 스케줄링 결정을 개선하기 위해 AI/ML 모델을 적용할 수 있습니다.
• 예측 분석을 사용하여 CPU, GPU, 메모리 할당을 최적화할 수 있습니다.
• 강화 학습 및 지표 예측을 사용하여 지능적인 자동 확장을 구현할 수 있습니다.
• 자동 리소스 최적화를 통해 인프라 비용과 지연 시간을 줄일 수 있습니다.

교육 형식

• 강사의 기술 설명 및 심층 토론
• 실제 Kubernetes 클러스터를 사용한 실습 작업
• AI 모델을 실제 운영 시나리오에 적용하는 실용적인 연습

교육 커스터마이징 옵션

• 이 교육을 귀사의 플랫폼 설정이나 운영 요구사항에 맞게 조정하려면 문의해 주십시오.

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/

대한민국(온라인 또는 현장)에서 강사가 진행하는 실시간 교육은 CKS 시험을 준비하려는 Kubernetes 실무자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 애플리케이션 수명 주기의 다양한 단계(빌드, 배포 및 런타임) 전반에 걸쳐 Kubernetes 환경과 컨테이너 기반 애플리케이션을 보호하는 방법을 알게 됩니다.

이 7일짜리 프로그램은 현대적인 DevOps 실습을 사용하여 클라우드 네이티브 애플리케이션을 설계, 배포, 운영하는 포괄적이고 실무 중심의 여정을 제공합니다.

참가자들은 확장 가능한 마이크로서비스 아키텍처를 설계하고, 컨테이너 환경을 최적화하며, Kubernetes를 사용하여 프로덕션 워크로드를 관리하는 방법을 탐구합니다. 이 과정은 시스템 안정성과 성능을 보장하기 위한 고급 배포 전략, GitOps 기반 자동화, 및 가시성 실습을 다룹니다.

실제 운영 상의 도전 과제, 즉 사고 대응, 실패 시뮬레이션, 근본 원인 분석에 중점을 둡니다. 프로그램은 트러블슈팅을 지원하고 운영 결정을 가속화하는 AI 기반 도구의 사용으로 마무리됩니다.

훈련이 끝나면 참가자들은 Kubernetes 기반 환경에서 견고한 분산 시스템을 구축, 배포, 모니터링, 유지하는 방법에 대해 명확히 이해하게 됩니다.

개발자, DevOps 엔지니어 및 IT 전문가를 위해 설계된 실습 중심 연수를 통해 컨테이너, Kubernetes 및 OpenShift의 기본 원리를 배웁니다. 참가자들은 컨테이너화된 애플리케이션 빌드, 워크로이드 배포, Kubernetes 리소스 관리 및 클라우드 및 하이브리드 환경에서 현대적 애플리케이션 전달을 단순화하기 위한 OpenShift 사용 방법을 배우게 됩니다.

Docker는 재현 가능하고 이동성 있고 확장 가능한 ML 시스템 환경을 구축하기 위해 사용되는 컨테이너화 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 Docker를 사용하여 ML 파이프라인을 컨테이너화하고 운영화하려는 중급에서 고급 수준의 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 완료한 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• ML 학습, 검증, 추론 작업을 컨테이너화할 수 있습니다.
• Docker와 보조 도구를 사용하여 끝에서 끝까지의 ML 파이프라인을 설계하고 조정할 수 있습니다.
• ML 구성요소에 대한 버전 관리, 재현성, CI/CD를 구현할 수 있습니다.
• 컨테이너 환경에서 ML 서비스를 배포, 모니터링, 확장할 수 있습니다.

강의 형식

• 실용적인 시연을 지원하는 대화형 강의.
• 실제 ML 파이프라인 구성요소를 구축하기 위한 실습 연습.
• 끝에서 끝까지의 컨테이너화된 워크플로우 구현을 위한 실시간 실험실.

강의 맞춤 옵션

• 특정 ML 인프라 요구사항에 맞춘 교육을 원하시면 저희에게 문의하여 옵션을 논의해 주세요.

이 강사 주도의 실시간 교육 대한민국 (온라인 또는 오프라인)은 Helm을 사용하여 Kubernetes 애플리케이션의 설치 및 관리를 간소화하길 원하는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Helm을 설치하고 구성합니다.
• Kubernetes 애플리케이션의 재현 가능한 빌드를 생성합니다.
• Helm 차트로 애플리케이션을 공유합니다.
• Helm 차트로 저장된 서드파티 애플리케이션을 실행합니다.
• Helm 패키지의 릴리스를 관리합니다.

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.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사가 진행하는 실시간 교육은 다음을 사용하여 로컬 Kubernetes 환경을 설정하고 관리하는 방법을 배우려는 초급~중급 소프트웨어 개발자 및 DevOps 전문가를 대상으로 합니다. 미니쿠베.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 로컬 머신에 Minikube를 설치하고 구성합니다.
• Kubernetes의 기본 개념과 아키텍처를 이해합니다.
• kubectl 및 Minikube 대시보드를 사용하여 컨테이너를 배포하고 관리하세요.
• Kubernetes에 대한 영구 스토리지 및 네트워킹 솔루션을 설정합니다.
• 애플리케이션 개발, 테스트, 디버깅에 Minikube를 활용하세요.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 강사가 진행하는 실시간 교육은 Minikube를 개발 워크플로의 일부로 사용하려는 중급 개발자와 DevOps 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Minikube를 사용하여 로컬 Kubernetes 환경을 설정하고 관리합니다.
• Minikube에서 애플리케이션을 배포, 관리, 디버그하는 방법을 이해하세요.
• Minikube를 지속적인 통합 및 배포 파이프라인에 통합합니다.
• Minikube의 고급 기능을 사용하여 개발 프로세스를 최적화하세요.
• 로컬 Kubernetes 개발을 위한 모범 사례를 적용합니다.

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.