Docker for MLOps: End-to-End Pipeline Containerizationのトレーニングコース

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、エンジニアがDockerの知識を深め、より大規模にアプリケーションを展開しながら制御を維持することを目指しています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 独自のDockerイメージを作成します。
• 多数のDockerアプリケーションを展開および管理します。
• 異なるコンテナオーケストレーションソリューションを評価し、最適なものを選択します。
• Dockerアプリケーションの継続的インテグレーションプロセスを設定します。
• 既存の継続的統合ツールとのDockerアプリケーションの連携を行います。
• Dockerアプリケーションのセキュリティを確保します。

本インストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは現地開催）は、DeepSeek モデルのパフォーマンスを向上させ、レイテンシを最小限に抑え、最新の MLOps プラクティスを活用して AI ソリューションを効率的にデプロイしたいと願う、中級から上級レベルの AI エンジニアおよびデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• 効率性、精度、スケーラビリティを兼ね備えた DeepSeek モデルの最適化
• MLOps とモデルバージョン管理におけるベストプラクティスの実装
• クラウドおよびオンプレミスインフラへの DeepSeek モデルのデプロイ
• AI ソリューションの効果的な監視、維持、スケーリング

Dockerは、一貫性があり、移植可能で再現性のある環境を提供するコンテナ化プラットフォームです。AIや機械学習のワークロードに適しています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの専門家を対象としています。Dockerを使用して機械学習コードベース、依存関係、モデルをパッケージ化し、信頼性のある開発から本番へのワークフローを構築する方法を学びます。

このコースを終了後、参加者は以下のことができます：

• AIや機械学習アプリケーション向けにDockerイメージを構築および管理します。
• 機械学習パイプライン、ツール、依存関係をコンテナ化します。
• パフォーマンスと移植性の最適化されたDocker環境を作成します。
• 異なるランタイム環境にコンテナ化されたMLサービスをデプロイします。

コース形式

• ガイド付きディスカッションを伴う概念の実演。
• 実際のコンテナ化タスクに焦点を当てた手動練習。
• ライブラボDocker環境を使用した実践的な実装。

コースカスタマイズオプション

• お oranizationの環境に合わせてこのトレーニングをカスタマイズするには、ご連絡ください。

CI/CD for AIは、継続的インテグレーションと継続的デリバリーパイプラインを使用して、モデルのパッケージング、テスト、コンテナ化、およびデプロイを自動化する構造的なアプローチです。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの専門家向けに設計されており、DockerとCI/CDプラットフォームを使用してAIモデルのエンドツーエンドのデリバリーワークフローを自動化することを目指しています。

トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AIモデルコンテナのビルドとテストのための自動パイプラインを作成します。
• モデルライフサイクルのバージョン管理と再現性を実装します。
• AIサービスの自動デプロイ戦略を統合します。
• 機械学習運用に特化したCI/CDのベストプラクティスを適用します。

コース形式

• 講師主導のプレゼンテーションと技術的なディスカッション。
• 実践的なラボと手動実装演習。
• 制御された環境での現実的なCI/CDワークフローシミュレーション。

コースカスタマイズオプション

• お組織がカスタムのパイプラインワークフローまたはプラットフォーム統合を必要とする場合は、ご連絡ください。このコースをカスタマイズします。

Certified Kubernetes Administrator (CKA) プログラムは、Linux Foundation と Cloud Native Computing Foundation (CNCF) によって作成されました。

Kubernetes は現在、コンテナのオーケストレーションに使用される主要なプラットフォームです。

NobleProg は2015年から Docker & Kubernetes のトレーニングを提供しており、360以上の成功したトレーニングプロジェクトにより、世界中のコンテナ化分野で最もよく知られているトレーニング会社の一つとなりました。

2019年からは、お客様が k8s 環境でのパフォーマンスを確認できるように、CKA および CKAD 試験への準備と挑戦を支援しています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、システム管理者や Kubernetes ユーザーが CKA 試験に合格することで知識を確認したい方を対象としています。

一方で、このトレーニングは Kubernetes 管理に関する実践的な経験の獲得にも重点を置いており、CKA 試験を受けないつもりでも参加することをお勧めします。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望される場合は、ご連絡ください。
• CKA 認定について詳しく知りたい方は、次の URL をご覧ください: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

認定Kubernetesアプリケーション開発者 (CKAD) プログラムは、Linux Foundationとクラウドネイティブコンピューティング財団（CNCF）によって開発されました。CNCFはKubernetesのホストです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、クラウドネイティブアプリケーションをKubernetes向けに設計、構築、設定、公開するスキルを確認したい開発者向けです。

一方で、トレーニングではKubernetesアプリケーション開発の実践的な経験も重視しています。CKAD試験を受けない場合でも、参加することをお勧めします。

NobleProgは2015年からDocker & Kubernetesトレーニングを提供しており、360以上の成功したトレーニングプロジェクトにより、コンテナ化分野で世界中で最も知られたトレーニング会社の一つとなっています。2019年からは、k8s環境でのパフォーマンスを確認するため、顧客のCKAとCKAD試験の準備と合格を支援しています。

コース形式

• 対話型講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。
• CKADについて詳しく知りたい場合は、こちらを参照してください：https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ソフトウェアを従来の単体ソフトウェアではなくコンテナとしてデプロイおよび管理したいエンジニア向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• Dockerをインストールおよび設定する。
• ソフトウェアのコンテナ化を理解し実装する。
• Dockerベースのアプリケーションを管理する。
• 異なるDockerアプリケーションやシステム間のネットワークを構築する。
• Dockerレジストリを理解し編集する。

Docker、Kubernetes、および OpenShift を使用してコンテナ化された環境を構築、展開、運用管理する方法を学びます。この5日間のハンズオントレーニングでは、コンテナイメージ、Kubernetes ワークロード、クラスターネットワーク、ストレージ、セキュリティ、監視、および実践的な OpenShift 運用管理をカバーします。参加者は、開発環境と本番環境全体で現代的なコンテナプラットフォームを運用し、アプリケーションのトラブルシューティングに必要なスキルを獲得します。

この講師主導のライブトレーニング（オンサイトまたはリモート）では、参加者はDockerコンテナーの作成と管理方法を学び、サンプルアプリケーションをコンテナ内に展開します。また、Kubernetesクラスター内で自動化、スケール化、管理を行う方法も学びます。さらに、高度なトピックについても取り上げられ、参加者はKubernetesクラスターのセキュリティ、スケーリング、監視方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• Dockerコンテナーのセットアップと実行。
• コンテナ化されたサーバーとウェブアプリケーションの展開。
• Dockerイメージの構築と管理。
• DockerとKubernetesクラスターのセットアップ。
• Kubernetesを使用してクラスタ化されたウェブアプリケーションを展開および管理。
• Kubernetesクラスターのセキュリティ、スケーリング、監視。

トレーニングの目的: DockerとKubernetesについて理論的・実践的なスキルを習得する。

高性能な深層学習ワークロードをスケーラブルかつ効率的に実行するためには、GPU のアクセラレーションが不可欠です。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級レベルの技術者向けに、Docker コンテナー内で GPU 対応 AI ウォークロードを構成、最適化、および実行する方法について学びます。

このコースの終了後、参加者は以下のことができます：

• 訓練と推論用に GPU 対応コンテナーを構築し、実行する。
• コンテナ化された AI ウォークフローのための CUDA、ドライバー、およびランタイム ライブラリを構成する。
• GPU 密集型アプリケーション向けにリソース割り当てとアイソレーションを最適化する。
• 実稼働環境でスケーラブルな、コンテナ化された深層学習サービスを展開する。

コースの形式

• 実際のデモンストレーションをサポートした対話型の指導。
• GPU 対応開発に焦点を当てた実践的な演習。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズ オプション

• 自社インフラまたは GPU スタックに合わせたトレーニングについては、お問い合わせください。

ハイブリッドAIデプロイメントは、統一されたコンテナベースのワークフローを使用してクラウド、オンプレミス、エッジ環境でAI推論を実行する実践です。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、多様な環境にわたる分散型AI推論システムを設計およびデプロイしたい上級レベルの専門家向けです。

本トレーニングの終了後、参加者は以下のことが可能です：

• 複数拠点環境向けに安全でスケーラブルなコンテナ化されたAIサービスを構築します。
• Dockerを使用してクラウド、ローカルサーバー、エッジデバイスにAI推論ワークロードをデプロイします。
• オーケストレーションツールを統合して分散型AI操作の自動化を行います。
• 様々なインフラ間での推論の遅延、信頼性、耐障害性を最適化します。

コース形式

• 指導者主導のプレゼンテーションと専門家によるディスカッション。
• 広範な手動実習と適用演習。
• 制御されたライブラボ環境での現実世界の実験。

コースカスタマイズオプション

• 本コースを組織のインフラやユースケースに合わせて調整するためには、ご連絡ください。

Kubeflow は、Kubernetes 上で機械学習のワークロードを構築、トレーニング、デプロイするためのオープンソースプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Kubeflow を使用して信頼性の高い ML ワークロードを構築したい初心者から中級レベルのプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングを修了すると、受講者は以下のスキルを習得します：

• Kubeflow エコシステムと主要コンポーネントの概要を理解する。
• Kubeflow Pipelines を使用して再現可能なワークフローを構築する。
• Kubernetes 上でスケーラブルなトレーニングジョブを実行する。
• Kubeflow Serving を使用して機械学習モデルを効率的にサービングする。

コース形式

• ガイド付きプレゼンテーションと協調的な議論。
• 実際の Kubeflow コンポーネントを使用したハンズオンラボ。
• 端から端までの ML ワークロードを構築する実践的な演習。

コースのカスタマイズオプション

• このトレーニングのカスタマイズされたバージョンは、チームのテクノロジースタックとプロジェクト要件に合わせて調整できます。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、エンジニア向けに提供され、組織内でMLOpsを採用するための道筋を選択するために、現在利用可能なアプローチとツールを評価することができます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 複数のMLOpsフレームワークとツールをインストールおよび構成する。
• MLOpsシステムの構築とサポートに適したチームを編成し、必要なスキルを持つメンバーを集める。
• MLモデルで使用されるデータを準備、検証、バージョン管理する。
• MLパイプラインの構成要素とその構築に必要なツールを理解する。
• 本番展開のために異なる機械学習フレームワークやサーバーを試す。
• 機械学習プロセス全体を再現可能で維持可能な形で運用する。

Kubernetes 上の MLOps は、コンテナ化されたパイプラインと GitOps ワークフローを使用して機械学習モデルのトレーニング、検証、パッケージ化、およびデプロイを自動化するためのフレームワークです。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの実践者を対象としており、Kubernetes 上で自動化され、スケーラブルな MLOps パイプラインを構築することを目指しています。

このトレーニングを終えた後、参加者は以下のスキルを身につけることができます：

• 機械学習用のエンドツーエンドの CI/CD パイプラインを設計する。
• GitOps ワークフローを使用してモデルのデプロイとバージョン管理を行う。
• 機械学習モデルのトレーニング、テスト、パッケージ化を自動化する。
• 監視、アラート、ロールバック戦略を統合する。

コースの形式

• 講師によるプレゼンテーションと技術的な詳細説明。
• 実世界の CI/CD ワークフローを構築する手動演習。
• Kubernetes への ML ワークロードのデプロイを練習するライブラボ。

コースカスタマイズオプション

• 組織は、内部の MLOps ツールやインフラストラクチャに合わせた内容を要求することができます。