Kubernetes 上の MLOps: 機械学習用 CI/CD パイプライン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、中級から上級レベルの経験を持つ AI エンジニアやデータサイエンティストを対象としており、DeepSeek モデルのパフォーマンス向上、レイテンシの最小化、および効率的な AI ソリューションの展開を目指しています。

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：

• DeepSeek モデルを効率性、精度、スケーラビリティの面で最適化する。
• MLOps とモデルバージョン管理のベストプラクティスを実装する。
• クラウドおよびオンプレミスのインフラストラクチャに DeepSeek モデルを展開する。
• AI ソリューションを効果的に監視、維持、スケーリングする。

DO180は、コンテナ、Kubernetesの基本概念、およびRed Hat OpenShiftプラットフォームの概念に焦点を当てた、実践的なスキルを重視した入門コースです。

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、コンテナワークフロー、Kubernetesプリミティブ、およびOpenShift上でアプリケーションをデプロイして運用する方法を学びたい初級から中級レベルの技術者を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• 再現性とセキュリティに最適な方法でコンテナイメージとレジストリを構築および管理します。
• OpenShift上でポッド、デプロイメント、サービスなどのKubernetesオブジェクトをデプロイおよび管理します。
• ルート、ビルドコンフィグ、WebコンソールなどのOpenShift機能を使用してアプリケーションの配信を効率化します。
• ステートフルワークロード向けに永続的なストレージ、設定管理、シークレットハンドリングを実装します。
• クラスターとアプリケーションが健全であることを維持するための基本的なセキュリティ、RBAC、監視の実践を行います。

コースの形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 毎日のライブOpenShift環境での実践的なラボ。
• シナリオに基づいた演習とトラブルシューティングワークショップ。

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トレーニングをリクエストする場合は、お問い合わせください。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたは対面）は、エンジニアがHelmを使用してKubernetesアプリケーションのインストールと管理を簡素化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ができるようになります：

• Helmをインストールおよび設定する。
• Kubernetesアプリケーションの再現可能なビルドを作成する。
• アプリケーションをHelmチャートとして共有する。
• Helmチャートとして保存されたサードパーティーアプリケーションを実行する。
• Helmパッケージのリリースを管理する。

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、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、初級から中級レベルのソフトウェア開発者とDevOpsプロフェッショナル向けに設計されています。Minikubeを使用してローカルのKubernetes環境をセットアップおよび管理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をできるようになります：

• 自分のローカルマシンにMinikubeをインストールおよび構成します。
• Kubernetesの基本概念とアーキテクチャを理解します。
• kubectlとMinikubeダッシュボードを使用してコンテナをデプロイおよび管理します。
• Kubernetes用の永続的なストレージとネットワークソリューションを設定します。
• アプリケーションの開発、テスト、デバッグにMinikubeを利用する方法を学びます。

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、Minikubeを開発ワークフローの一部として使用したい中級レベルの開発者とDevOpsエンジニアを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことができるようになります:

• Minikubeを使用してローカルKubernetes環境をセットアップし、管理する。
• Minikube上でアプリケーションのデプロイ、管理、デバッグ方法を理解する。
• Minikubeを継続的インテグレーションとデプロイパイプラインに統合する。
• Minikubeの高度な機能を使用して開発プロセスを最適化する。
• ローカルKubernetes開発のベストプラクティスを適用する。

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。