Kubernetes上のMLOps：機械学習向けCI/CDパイプラインのトレーニングコース

<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

この講師主導のライブ研修 日本（オンラインまたは会場での開催）は、マイクロサービスとKubernetesを用いてアプリケーション拡張技術を習得したい上級レベルのプラットフォームエンジニアやDevOps専門家向けに提供されます。

研修の修了後、受講者は以下のことが可能になります：

• 拡張性に優れたマイクロサービスアーキテクチャの設計と実装
• Kubernetesクラスタ上でのアプリケーションのデプロイおよび管理
• Helmチャートを活用した効率的なサービスの導入
• 本番環境におけるマイクロサービスの健全性の監視と維持
• Kubernetes環境においてセキュリティとコンプライアンスに関するベストプラクティスの適用

Kubernetesは、大規模な分散型アプリケーションの管理に広く利用されているコンテナオーケストレーション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（オンラインまたは現地開催）で、AIや機械学習技術を活用してKubernetesにおけるリソース利用状況、スケジュール決定、オートスケーリング戦略の最適化を目指す上級レベルの実務者向けです。

講座修了後、受講者は以下のことができるようになります：

• AI／機械学習モデルを利用してKubernetesにおけるワークロードの配置計画を改善する。
• 予測分析を用いてCPU、GPU、メモリの割り当てを最適化する。
• 強化学習および指標予測技術を活用したインテリジェントなオートスケーリングを実装する。
• 自動化されたリソース最適化によってインフラコストと応答遅延を削減する。

講座の形式について

• インストラクターによる技術的説明や詳細なディスカッション。
• 実際のKubernetesクラスターを使った演習。
• ​実運用シナリオにおいてAIモデルを適用する実践的な課題。

カスタマイズのオプション

• お客様の環境構成や運用要件に合わせて講座内容を調整いたしますので、ご要望があればお気軽にお問い合わせください。

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/

日本にて開催される本ライブトレーニング（オンラインまたは出張）は、CKS試験対策を志すKubernetes実務者向けの講座です。

研修終了時には、アプリケーションの開発・デプロイから稼働時までの全段階でKubernetes環境およびコンテナベースのアプリケーションのセキュリティ維持方法を理解できるようになります。

この7日間のプログラムは、最新のDevOpsプラクティスを用いてクラウドネイティブアプリケーションの設計、デプロイメント、運用を行うための包括的で実践的な研修です。

参加者は、スケーラブルなマイクロサービスアーキテクチャを設計する方法、コンテナ環境を最適化する方法、Kubernetesを用いて本番ワークロードを管理する方法について学びます。コースでは、システムの信頼性とパフォーマンスを保証するための高度なデプロイメント戦略、GitOpsベースの自動化、および観測可能性（Observability）プラクティスを取り扱います。

インシデント対応、障害シュミレーション、根本原因分析など、実際の運用上の課題に重点を置いています。プログラム最後には、トラブルシューティングをサポートし、運用上の意思決定を加速させるためのAI搭載ツール的使用法も学びます。

研修終了後、参加者はKubernetesベースの環境において、回復力のある分散システムを構築、デプロイ、監視、保守する方法を明確に理解できるようになります。

本講座は、開発者やDevOpsエンジニア、IT担当者向けに設計された実践重視の研修です。コンテナ、Kubernetes、OpenShiftに関する基礎を学ぶことで、クラウドおよびハイブリッド環境において効率的なアプリケーション提供を行うためのスキルが身につきます。具体的には、コンテナ化されたアプリケーションの構築方法やKubernetesリソースの管理手法、OpenShiftを活用した現代的な開発・運用フローの実践が可能になります。

Dockerは、機械学習システム用に再現可能で移植性が高く、拡張性にも優れた環境を構築するためのコンテナ化プラットフォームです。

本講座は講師によるオンラインまたは対面形式の実践型研修であり、Dockerを用いて機械学習パイプライン全体をコンテナ化し、運用に移したい中級者から上級者の技術担当者向けです。

受講を完了すると、以下のことが可能になります：

• 機械学習におけるトレーニング・検証・推論処理のコンテナ化
• Dockerおよび関連ツールを用いたエンドツーエンドMLパイプラインの設計と運用管理
• 機械学習コンポーネントのバージョン管理、再現性の確保、CI/CDの実装
• コンテナ化された環境下でのMLサービスのデプロイ・監視・スケールアップ

講座の形式について

• 実践的なデモンストレーションを交えたインタラクティブな講義
• 実際のMLパイプライン構築に特化した演習内容
• エンドツーエンドのコンテナ化ワークフローの実地検証

カスタマイズ可能な研修内容

• お客様のMLインフラ要件に合わせたカスタムトレーニングをご希望の場合は、ぜひご相談ください。

この講師主導の実践的研修日本（オンラインまたは会場にて開催）は、Helmを用いてKubernetesアプリケーションのインストールや管理を効率化し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のインストールおよび設定を行うこと
• Kubernetesアプリケーションを再現可能な形で構築すること
• ​Helmチャートとしてアプリケーションを共有すること
• Helmチャート形式で提供されるサードパーティ製アプリケーションを実行すること
• Helmパッケージのリリース状況を管理すること

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。
  

日本（オンラインまたはオンサイト）で開催される本講座は、初心者から中級レベルのソフトウェア開発者やDevOps担当者の方々を対象としています。Minikubeを用いてローカルにKubernetes環境を構築・管理する方法を学びたい方にお勧めです。

受講後には、以下のことができるようになります：

• 自分のPCにMinikubeをインストールし設定する
• Kubernetesの基本概念およびアーキテクチャを理解する
• kubectlやMinikubeダッシュボードを用いてコンテナのデプロイと管理を行う
• Kubernetes向けの永続ストレージやネットワーク環境を構築する
• アプリケーションの開発・テスト・デバッグにMinikubeを活用する

日本（オンラインまたは会場開催）にて実施される本講座は、Minikubeを開発ワークフローの一部として活用したい中級レベルの開発者やDevOpsエンジニア向けです。

受講完了後には以下のスキルが身につきます：

• Minikubeを使ってローカル環境にKubernetes環境を構築・管理する
• Minikube上でアプリケーションをデプロイし、管理およびトラブルシューティングする方法を習得する
• CI/CDパイプラインへMinikubeを統合する手法を理解する
• 高度な機能活用により開発フローを最適化できる
• ローカルでのKubernetes開発に関するベストプラクティスが実践可能になる

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。