Docker for MLOps: コンテナ化によるエンドツーエンドのパイプライン構築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研修日本（オンラインまたは会場にて）では、大規模環境においてもコントロールを維持しつつDockerの利用レベルを飛躍させたいエンジニア向けに内容が構成されています。

研修終了時には、受講者は以下のことが可能になります：

• 独自のDockerイメージを作成できるようになる。
• 多数のDockerアプリケーションを展開・管理できるようになる。
• 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比較検討し、最適なものを選択できるようになる。
• Dockerアプリケーション向けの継続的統合プロセスを構築できるようになる。
• 既存のCIツールおよびワークフローとDockerアプリケーションを連携させることができる。
• Dockerアプリケーションのセキュリティ対策を行うことができる。

<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

Dockerは、AIおよび機械学習（ML）ワークロード用に、一貫性があり、移植可能で、再現可能な環境を実現するコンテナ化プラットフォームです。

本コースは、インストラクター指導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）であり、Dockerを使用してMLコードベース、依存関係、モデルをパッケージングし、開発から本番環境への確実なワークフローを構築したい中級レベルの専門家を対象としています。

本コースを修了した後、参加者は以下ができるようになります：

• AIおよびMLアプリケーションに適したDockerイメージの構築と管理。
• 機械学習パイプライン、ツール、および依存関係のコンテナ化。
• パフォーマンスと移植性の最適化されたDocker環境の構築。
• 異なるランタイム環境へのコンテナ化されたMLサービスのデプロイ。

コースの形式

• 導向的な議論をサポートされた概念のデモンストレーション。
• 現実的なコンテナ化タスクに焦点を当てたハンズオン演習。
• ライブラボのDocker環境を使用しての実装。

コースのカスタマイズオプション

• 組織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、お問い合わせください。

AIにおけるCI/CDは、継続的インテグレーションおよび継続的デリバリパイプラインを活用し、モデルのパッケージ化、テスト、コンテナ化、デプロイメントを自動化する構造的なアプローチです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、DockerとCI/CDプラットフォームを使用してエンドツーエンドのAIモデル配信ワークフローを自動化したい中級レベルの専門家を対象としています。

トレーニングの終了後、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する
• モデルライフサイクルに対するバージョン管理と再現性を実装する
• AIサービスに対する自動デプロイメント戦略を統合する
• MLoPS（機械学習運用）向けに調整されたCI/CDのベストプラクティスを適用する

コースの構成

• インストラクターによるガイダンス付きプレゼンテーションと技術的な議論
• 実践的なラボおよびハンズオン実装演習
• 制御された環境での現実的なCI/CDワークフローのシミュレーション

コースのカスタマイズオプション

• 貴社がカスタマイズされたパイプラインワークフローやプラットフォーム統合を必要とする場合、当社のコースを調整するためにご連絡ください。

この認定 Kubernetes 管理者（CKA）プログラムは、Linux Foundationおよびクラウドネイティブコンピューティング財団（CNCF）によって設立されました。

現在Kubernetesは、コンテナのオーケストレーションに用いられる主要なプラットフォームとなっています。

NobleProgでは2015年よりDockerおよびKubernetesに関する研修を実施しており、360件以上の研修プロジェクトを無事に成功裏に完了させてきたことから、コンテナ技術分野における世界的にも有数の教育機関として認知されています。

2019年以降は、お客様がKubernetes環境下でのスキルを実証できるようCKAおよびCKAD試験の対策支援も行っています。

本講座はインストラクター指導型のオンラインまたは対面セミナーであり、CKA試験合格によって自身の知識レベルを確認したいシステム管理者やKubernetes利用者向けとなっております。

ただし本講義では実践的な運用スキルの習得にも重点が置かれています。そのため、CKA試験を受験する予定がなくともぜひご参加いただくことをお勧めします。

研修の形式

• 双方向型の講義およびディスカッション
• 豊富な演習課題と実践練習
• リアルタイム環境での実地操作体験

研修内容のカスタマイズについて

• 本講座の個別要望に合わせたカスタマイズをご希望の際は、事前にご連絡ください。
• CKA認定資格に関する詳細情報は次のURLよりご確認いただけます：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およびKubernetesの運営母体であるCloud Native Computing Foundation（CNCF）によって開発されました。

この講師主導の実践型研修（オンラインまたは現地開催）は、Kubernetes向けのクラウドネイティブアプリケーションを設計・構築・設定し公開するスキルを確認したい開発者を対象としています。

また本研修では、Kubernetesを用いた実際的なアプリケーション開発経験も習得できるため、CKAD試験を受験予定がない方であっても参加することをお勧めします。

NobleProgは2015年よりDockerおよびKubernetes関連の研修を提供しており、360件以上の研修実績を誇るコンテナ技術分野における世界的な教育機関です。2019年以降は、クライアント様がk8s環境下でのスキルを証明できるようCKAおよびCKAD試験対策にも注力しております。

研修の形式

• インタラクティブな講義とディスカッション
• 豊富な演習や実践課題
• リアルタイムの実習環境での手を動かす学習

カスタマイズオプション

• 本研修のカスタマイズ要望は、お問い合わせにて承ります
• CKAD試験詳細についてはこちらをご覧ください：https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Dockerは、コンテナ内でのアプリケーション構築、配布、実行のプロセスを自動化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（オンラインまたは現地開催）は、従来のスタンドアロンソフトウェアではなく、コンテナとしてソフトウェアを展開・管理する方法を学ぶエンジニアを対象としています。

トレーニング終了後、参加者は次のことができるようになります：

• Dockerのインストールと設定
• ソフトウェアコンテナ化の理解と実装
• Dockerベースアプリケーションの管理
• 異なるDockerアプリケーションおよびシステム間の接続
• Dockerレジストリの理解と編集

コースのフォーマット

• インタラクティブな講義と議論
• 多数の演習と練習
• ライブラボ環境での実践的な実装

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタムトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
• Dockerの詳細については、以下をご覧ください：https://www.docker.com

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。

スケーラブルかつ効率的に高パフォーマンスな深層学習ワークロードを実行するには、GPUアクセラレーションが不可欠です。

本コースはインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは対面）であり、Dockerコンテナ内でGPU対応のAIワークロードを設定、最適化、実行することを希望する中級レベルの技術者向けに設計されています。

本コースの修了後、参加者は以下のことを行うことができます：

• トレーニングと推論用にGPU対応コンテナを構築し実行する。
• コンテナ化されたAIワークフロー向けにCUDA、ドライバー、ランタイムライブラリを設定する。
• GPU集約型アプリケーションのリソース割り当てと分離を最適化する。
• 本番環境にスケーラブルなコンテナ化された深層学習サービスをデプロイする。

コース形式

• 実世界のデモンストレーションを伴うインタラクティブな講義。
• GPU対応開発に焦点を当てた演習ベースの実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースのカスタマイズオプション

• インフラストラクチャやGPUスタックに合わせた特別なトレーニングをご希望の場合、お問い合わせください。

Kubeflowは、Kubernetes上で機械学習処理を効率的に構築・訓練・展開するためのオープンソースプラットフォームです。

本講座はインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、Kubeflowを使って信頼性の高い機械学習ワークフローを構築したい初心者から中級者の方々を対象としています。

受講を修了すると、以下のスキルを身につけることができます：

• Kubeflowのエコシステムおよび主要コンポーネントの把握
  
• Kubeflow Pipelinesを用いた再現性の高いワークフローの構築
  
• Kubernetes上でスケーラブルな訓練ジョブを実行する方法
  
• Kubeflow Servingを活用して機械学習モデルを効率的に提供する手法
  

講座の形式

• 指導的なプレゼンテーションおよび参加者同士のディスカッション
  
• Kubeflowの実際のコンポーネントを用いた実践的演習
  
• エンドツーエンドの機械学習ワークフローを構築するための課題練習
  

講座内容のカスタマイズについて

• お客様の技術スタックやプロジェクト要件に合わせたカスタム版の提供も可能です。
  

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。
  

Kubernetes上のMLOpsとは、コンテナ化されたパイプラインやGitOpsワークフローを活用して、機械学習モデルの訓練・検証・パッケージングおよびデプロイメントを自動化するための枠組みです。

本講座は、インストラクターによるオンラインまたは対面形式の実践トレーニングであり、Kubernetes上で拡張性のある自動化MLOpsパイプラインの構築を目指す中級者向けです。

講座修了後には、以下の能力を身につけることができます：

• 機械学習用途に適したエンドツーエンド型CI/CDパイプラインの設計
  
• GitOpsワークフローを用いたモデルデプロイメントおよびバージョン管理の実装
  
• 機械学習モデルの訓練・テスト・パッケージ化処理の自動化
  
• 監視、アラート通知およびロールバック対応策の統合手法
  

講座の形式

• インストラクターによる解説や技術的深堀りセッション
  
• 実際のCI/CDワークフロー構築に役立つ演習内容
  
• Kubernetes環境へ機械学習ワークロードをデプロイする実践的なラボセッション
  

カスタマイズ対応について

• 企業様の要望に合わせ、既存のMLOpsツールやシステム環境向け内容への調整も可能です。