日本のDockerトレーニング

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。

ハイブリッドAIデプロイメントは、統一されたコンテナベースのワークフローを使用してクラウド、オンプレミス、エッジ環境でAI推論を実行する実践です。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、多様な環境にわたる分散型AI推論システムを設計およびデプロイしたい上級レベルの専門家向けです。

本トレーニングの終了後、参加者は以下のことが可能です：

• 複数拠点環境向けに安全でスケーラブルなコンテナ化されたAIサービスを構築します。
• Dockerを使用してクラウド、ローカルサーバー、エッジデバイスにAI推論ワークロードをデプロイします。
• オーケストレーションツールを統合して分散型AI操作の自動化を行います。
• 様々なインフラ間での推論の遅延、信頼性、耐障害性を最適化します。

コース形式

• 指導者主導のプレゼンテーションと専門家によるディスカッション。
• 広範な手動実習と適用演習。
• 制御されたライブラボ環境での現実世界の実験。

コースカスタマイズオプション

• 本コースを組織のインフラやユースケースに合わせて調整するためには、ご連絡ください。

Dockerは、AI推論サービスの展開環境を軽量で隔離され、セキュアに構築するためのコンテナ化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、初級から中級レベルの技術者向けで、安全でポータブルなAI推論マイクロサービスを構築し、一貫してローカルマシン、サーバー、またはクラウドVMに展開する方法を学習します。

このワークショップの終了時には、参加者は以下のことができます：

• ローカルとクラウド展開用に軽量な推論コンテナを構築します。
• 最善の手法を使用して、コンテナ化されたAIサービスをセキュアにします。
• 一貫した環境で使用できるポータブルなマイクロサービスワークフローを実装します。
• 様々なインフラストラクチャにAI推論エンドポイントを展開します。

コースの形式

• 実践的なデモンストレーション付きのガイダンス講義。
• 展開とセキュリティ技術を強化する手動実習。
• ポータブルな推論サービスの構築と実行のためのライブラボ練習。

コースのカスタマイズオプション

• このトレーニングをインフラストラクチャやAIツールチェーンに合わせてカスタマイズする場合は、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トレーニングでは、日本（対面または遠隔）で、参加者はサンプルサーバーのコレクションをコンテナ内にデプロイする方法を学び、その後、Kubernetesクラスター内でそれらのコンテナ化されたサーバーを自動化、スケーリング、管理する方法を学習します。トレーニングはさらに高度なトピックに進み、Kubernetesクラスのセキュリティ確保、ネットワーキング、監視のプロセスを実際に体験しながら学びます。

このトレーニングの終了後、参加者は以下ができるようになります：

• Dockerコンテナのセットアップと実行。
• コンテナ化されたデータベースとサーバーのデプロイ。
• DockerおよびKubernetesクラスのセットアップ。
• 同じクラスター内で異なる環境をデプロイおよび管理するためのKubernetesの使用。
• Kubernetesクラスのセキュリティ確保、スケーリング、監視。

高性能な深層学習ワークロードをスケーラブルかつ効率的に実行するためには、GPU のアクセラレーションが不可欠です。

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）では、中級レベルの技術者向けに、Docker コンテナー内で GPU 対応 AI ウォークロードを構成、最適化、および実行する方法について学びます。

このコースの終了後、参加者は以下のことができます：

• 訓練と推論用に GPU 対応コンテナーを構築し、実行する。
• コンテナ化された AI ウォークフローのための CUDA、ドライバー、およびランタイム ライブラリを構成する。
• GPU 密集型アプリケーション向けにリソース割り当てとアイソレーションを最適化する。
• 実稼働環境でスケーラブルな、コンテナ化された深層学習サービスを展開する。

コースの形式

• 実際のデモンストレーションをサポートした対話型の指導。
• GPU 対応開発に焦点を当てた実践的な演習。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズ オプション

• 自社インフラまたは GPU スタックに合わせたトレーニングについては、お問い合わせください。

Dockerは、機械学習システムの再現性、携帯性、およびスケーラビリティを備えた環境を構築するために使用されるコンテナ化プラットフォームです。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Dockerを使用して完全なMLパイプラインをコンテナ化し、運用する中級から上級レベルの技術者向けです。

このトレーニングを終了した参加者は、以下のことが able to できるようになります：

• MLの訓練、検証、推論のワークロードをコンテナ化します。
• Dockerおよび関連ツールを使用してエンドツーエンドのMLパイプラインを設計し、オーケストレーションします。
• MLコンポーネントのバージョン管理、再現性、CI/CDを実装します。
• コンテナ化された環境でMLサービスを展開し、監視し、スケールアップします。

コースの形式

• 実践的なデモンストレーションをサポートするインタラクティブな講義。
• 本物のMLパイプラインコンポーネントを作成に焦点を当てた手動実習。
• エンドツーエンドのコンテナ化ワークフローのライブラボ実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• 特定のMLインフラストラクチャの要件に合わせたカスタマイズされたトレーニングについては、ご連絡ください。

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。

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、中級レベルの開発者とDevOpsエンジニアを対象としており、Spring CloudとDockerを使用してマイクロサービスを構築、デプロイ、管理する方法を学びます。

このトレーニング終了後、参加者は以下ができます：

• Spring BootとSpring Cloudを使用してマイクロサービスを開発します。
• DockerとDocker Composeを使用してアプリケーションをコンテナ化します。
• サービスディスカバリ、APIゲートウェイ、およびサービス間通信の実装を行います。
• プロダクション環境でのマイクロサービスの監視とセキュリティを確保します。
• Kubernetesを使用してマイクロサービスをデプロイし、オーケストレーションします。

トレーニングの目的: DockerとKubernetesについて理論的・実践的なスキルを習得する。

この講師主導のライブトレーニング（オンサイトまたはリモート）では、参加者はDockerコンテナーの作成と管理方法を学び、サンプルアプリケーションをコンテナ内に展開します。また、Kubernetesクラスター内で自動化、スケール化、管理を行う方法も学びます。さらに、高度なトピックについても取り上げられ、参加者はKubernetesクラスターのセキュリティ、スケーリング、監視方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• Dockerコンテナーのセットアップと実行。
• コンテナ化されたサーバーとウェブアプリケーションの展開。
• Dockerイメージの構築と管理。
• DockerとKubernetesクラスターのセットアップ。
• Kubernetesを使用してクラスタ化されたウェブアプリケーションを展開および管理。
• Kubernetesクラスターのセキュリティ、スケーリング、監視。

Certified Kubernetes Administrator (CKA) プログラムは、Linux Foundation と Cloud Native Computing Foundation (CNCF) によって作成されました。

Kubernetes は現在、コンテナのオーケストレーションに使用される主要なプラットフォームです。

NobleProg は2015年から Docker & Kubernetes のトレーニングを提供しており、360以上の成功したトレーニングプロジェクトにより、世界中のコンテナ化分野で最もよく知られているトレーニング会社の一つとなりました。

2019年からは、お客様が k8s 環境でのパフォーマンスを確認できるように、CKA および CKAD 試験への準備と挑戦を支援しています。

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、システム管理者や Kubernetes ユーザーが CKA 試験に合格することで知識を確認したい方を対象としています。

一方で、このトレーニングは Kubernetes 管理に関する実践的な経験の獲得にも重点を置いており、CKA 試験を受けないつもりでも参加することをお勧めします。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望される場合は、ご連絡ください。
• CKA 認定について詳しく知りたい方は、次の URL をご覧ください: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

日本で行われるこの講師主導のライブトレーニングでは、参加者は Red Hat OpenShift Container Platform の管理方法を学びます。

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：

• OpenShift クラスタを作成、構成、管理、トラブルシュートする。
• オンプレミス、パブリッククラウド、またはホストされたクラウドでコンテナ化されたアプリケーションを展開する。
• OpenShift Container Platform を保護する
• 監視とメトリクスの収集を行う。
• ストレージを管理する。

認定Kubernetesアプリケーション開発者 (CKAD) プログラムは、Linux Foundationとクラウドネイティブコンピューティング財団（CNCF）によって開発されました。CNCFはKubernetesのホストです。

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、クラウドネイティブアプリケーションをKubernetes向けに設計、構築、設定、公開するスキルを確認したい開発者向けです。

一方で、トレーニングではKubernetesアプリケーション開発の実践的な経験も重視しています。CKAD試験を受けない場合でも、参加することをお勧めします。

NobleProgは2015年からDocker & Kubernetesトレーニングを提供しており、360以上の成功したトレーニングプロジェクトにより、コンテナ化分野で世界中で最も知られたトレーニング会社の一つとなっています。2019年からは、k8s環境でのパフォーマンスを確認するため、顧客のCKAとCKAD試験の準備と合格を支援しています。

コース形式

• 対話型講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コース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ご希望の場合は、お問い合わせください。
• CKADについて詳しく知りたい場合は、こちらを参照してください：https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

この講師主導のライブコースでは、Rancher の概要と、実践を通じて Kubernetes クラスタを展開および管理する方法をデモンストレーションします。

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、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。

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、ソフトウェアを従来の単体ソフトウェアではなくコンテナとしてデプロイおよび管理したいエンジニア向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• Dockerをインストールおよび設定する。
• ソフトウェアのコンテナ化を理解し実装する。
• Dockerベースのアプリケーションを管理する。
• 異なるDockerアプリケーションやシステム間のネットワークを構築する。
• Dockerレジストリを理解し編集する。

このインストラクターによるライブトレーニング日本では、Spring CloudとDockerを活用したマイクロサービス構築の基礎を学びます。参加者の知識は、演習やサンプルマイクロサービスの段階的な開発を通じて実践的に検証されます。

本トレーニング修了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• マイクロサービスの基礎を理解する。
• Dockerを使用してマイクロサービスアプリケーション向けのコンテナを構築する。
• Spring CloudとDockerを活用して、コンテナ化されたマイクロサービスを構築・デプロイする。
• マイクロサービスとディスカバリーサービス、およびSpring Cloud APIゲートウェイを統合する。
• エンドツーエンドの統合テストにDocker Composeを使用する。

OpenShift Container Platform v4 は、Red Hat が開発したエンタープライズ対応の Kubernetes プラットフォームであり、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、スケーリング、管理を自動化するために設計されています。

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、生産環境で OpenShift クラスターをデプロイ、管理、運用したいシステム管理者および DevOps エンジニアを対象としています。

本コースでは、OpenShift 4 クラスターのインストールと管理、Operators の活用、ワークロードのセキュリティ確保、大規模なアプリケーションの運用について、実践的なアプローチを提供します。