MLOpsのためのDocker：エンドツーエンドのパイプラインコンテナ化のトレーニングコース

このインストラクター主導のライブトレーニングは日本（オンラインまたは現地開催）で実施され、より大規模にアプリケーションをデプロイしつつ、コントロールを維持しながらDockerに関する知識を深めたいエンジニア向けに設計されています。

本トレーニング修了後、参加者は以下のことを行うことができます：

• 独自のDockerイメージを構築する。
• 大規模なDockerアプリケーション群をデプロイし、管理する。
• さまざまな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、最適なものを選定する。
• Dockerアプリケーション向けに継続的インテグレーション（CI）プロセスを設定する。
• Dockerアプリケーションを既存の継続的ツール統合プロセスに組み込む。
• Dockerアプリケーションのセキュリティを確保する。

<場所>にて開催される本講座は、DeepSeekモデルのパフォーマンス向上や遅延の最小化、そして現代的なMLOps手法を用いた効率的なAIソリューション導入を目指す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向けに提供されます。

研修終了時には受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• 効率性、精度、拡張性を考慮してDeepSeekモデルを最適化する
• MLOpsおよびモデルバージョン管理に関するベストプラクティスを実践する
• クラウド環境やオンプレミスのインフラ上にDeepSeekモデルを導入する
• AIソリューションの監視、維持、および拡張を効果的に行う

本講座ではDocker、Kubernetes、OpenShiftを活用してコンテナ環境の構築・デプロイ・管理を行う方法を学びます。全5日間にわたる実践型研修で、コンテナイメージ、Kubernetesワークロード、クラスター内ネットワーク、ストレージ管理、セキュリティ対策、監視手法およびOpenShift運用術までを扱います。受講者は現代的なコンテナプラットフォームの運営能力ならびに開発環境および本番環境におけるトラブル解決スキルを習得します。

本講座は日本（対面または遠隔）で実施される実践型トレーニングであり、受講者はDockerコンテナの構築・管理およびサンプルアプリケーションをコンテナ環境へ導入する手順を学びます。さらにKubernetesクラスタ内での自動化・スケーリング手法も習得します。最終段階では、セキュリティ対策・拡張性強化および監視の仕組み構築といった高度な技術事項について説明いたします。

受講完了時点で習得できるスキルは以下の通りです：

• Dockerコンテナのセットアップと実行
• コンテナ化されたサーバーおよびウェブアプリケーションのデプロイ
• Dockerイメージの構築・管理
• DockerとKubernetesクラスタの構築方法
• Kubernetesを活用した分散型ウェブアプリケーションの運用・管理
• Kubernetesクラスタの安全性確保・拡張性向上・監視設定

研修の目的：DockerおよびKubernetesに関する理論的・実践的なスキルを身につけることです。

このインストラクター主導型のライブトレーニングは 日本 で実施され（オンラインまたはオンサイト）、Kubernetes 上で機械学習ワークフローの構築、デプロイ、および管理を行いたい開発者やデータサイエンティストを対象としています。

本トレーニング修了後、参加者は以下のことを行うことができるようになります：

• オンプレミス環境およびクラウド環境への Kubeflow のインストールと設定。
• Docker コンテナと Kubernetes を基盤とする ML ワークフローの構築、デプロイ、および管理。
• 多様なアーキテクチャおよびクラウド環境での機械学習パイプライン全体の実行。
• Kubeflow を利用した Jupyter Notebook のスロープ（起動）と管理。
• 複数プラットフォームにわたる ML トレーニング、ハイパーパラメータチューニング、サービングワークロードの構築。

本講師主導の実践トレーニング日本（オンラインまたは対面形式）は、組織内でMLOpsを採用するための最適な方策やツールを検討したいエンジニア向けです。

講座修了後には、受講者は以下のスキルが身につくことになります：

• 各種MLOpsフレームワークやツールをインストール・設定する。
  
• MLOpsシステム構築および運用に適した人材からなるチームを編成できる。
  
• 機械学習モデルで利用するデータの準備・検証・バージョン管理が可能になる。
  
• MLパイプラインの構成要素およびそれを実装するためのツールについて把握できる。
  
• 本番環境向けに異なる機械学習フレームワークやサーバーを試用可能になる。
  
• 機械学習の全プロセスを再現性・維持可能性を考慮して運用できるようになる。