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。

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、開発者とデータサイエンティスト向けに設計されており、Kubernetes上で機械学習ワークフローを構築、デプロイ、管理する方法を学ぶことができます。

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：

• AWS EKS（Elastic Kubernetes Service）を使用してオンプレミスおよびクラウド上でKubeflowをインストールおよび設定します。
• DockerコンテナとKubernetesに基づいたMLワークフローを構築、デプロイ、管理します。
• さまざまなアーキテクチャとクラウド環境で機械学習パイプライン全体を実行します。
• Kubeflowを使用してJupyterノートブックを生成および管理します。
• 複数のプラットフォーム間でMLトレーニング、ハイパーパラメータチューニング、サービスワークロードを構築します。

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）では、エンジニアが AWS EC2 サーバー上に機械学習のワークロードをデプロイする方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AWS 上で Kubernetes、Kubeflow およびその他の必要なソフトウェアをインストールおよび構成します。
• EKS (Elastic Kubernetes Service) を使用して AWS 上での Kubernetes クラスターの初期化作業を簡素化します。
• 製品環境で ML モデルの自動化と管理に使用される Kubernetes パイプラインを作成およびデプロイします。
• 並列実行する複数の GPU およびマシン上で TensorFlow の ML モデルをトレーニングしてデプロイします。
• 他の AWS 管理サービスを利用して ML アプリケーションを拡張します。

この講師主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、エンジニアが Azure クラウドに Machine Learning のワークロードをデプロイすることを目指します。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Azure 上で Kubernetes、Kubeflow およびその他の必要なソフトウェアをインストールおよび設定する。
• Azure Kubernetes Service (AKS) を使用して Azure 上の Kubernetes クラスタの初期化作業を簡素化する。
• プロダクションで ML モデルを自動化および管理するための Kubernetes パイプラインを作成およびデプロイする。
• 複数の GPU と並列に動作するマシン上で TensorFlow ML モデルをトレーニングおよびデプロイする。
• 他の AWS 管理サービスを使用して ML アプリケーションを拡張する。

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、Kubernetes上で機械学習ワークフローを構築、展開、管理したい開発者と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をできるようになります：

• オンプレミスとクラウドでKubeflowをインストールおよび設定する。
• DockerコンテナとKubernetesに基づくMLワークフローを構築、展開、管理する。
• 異なるアーキテクチャとクラウド環境上で全体的な機械学習パイプラインを実行する。
• Kubeflowを使用してJupyterノートブックを生成および管理する。
• 複数のプラットフォームでMLトレーニング、ハイパーパラメータ調整、サービングワークロードを構築する。

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、データサイエンティスト向けで、単にMLモデルの構築だけでなく、MLモデルの作成、追跡、展開プロセスを最適化することを目指しています。

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：

• MLflowと関連するMLライブラリおよびフレームワークをインストールおよび設定する。
• MLモデルの追跡可能性、再現可能性、展開可能性の重要性を理解する。
• 異なるパブリッククラウド、プラットフォーム、またはオンプレミスサーバーにMLモデルをデプロイする。
• プロジェクトで複数のユーザーが協力できるようにML展開プロセスを拡大する。
• 実験、再現、展開のための中央レジストリを設定する。

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。

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、Azure Machine Learning と Azure DevOps を使用して MLOps の実践を促進したい機械学習エンジニア向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます：

• 再現可能なワークフローと機械学習モデルを構築します。
• 機械学習ライフサイクルを管理します。
• モデルのバージョン履歴、アセットなどを追跡し報告します。
• どこでも本番環境向けの機械学習モデルを展開します。

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。