適用於 MLOps 的 Docker：端到端管線容器化培訓

此由講師主導的實作訓練（線上或線下）旨在幫助工程師提升對 Docker 的知識，以便在大規模部署應用程式的同時保持控制。

完成本課程後，學員將能夠：

• 建立自己的 Docker 映像檔。
• 部署和管理大量 Docker 應用程式。
• 評估不同的容器編配解決方案並選擇最適合的。
• 為 Docker 應用程式設定持續整合流程。
• 將 Docker 應用程式與現有的工具整合流程進行整合。
• 確保 Docker 應用程式的安全性。

本課程為講師指導的即時培訓 台灣（線上或線下），針對具備中至高階經驗的高階 AI 工程師和數據科學家，旨在協助參與者提升 DeepSeek 模型效能、降低延遲，並利用現代 MLOps 實踐高效部署 AI 解決方案。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 最佳化 DeepSeek 模型，提升效率、準確性與可擴展性。
• 實施 MLOps 及模型版本控制的最佳實踐。
• 在雲端和本地基礎設施上部署 DeepSeek 模型。
• 有效監控、維護並擴展 AI 解決方案。

Docker 是一個容器化平台，能夠為人工智能和機器學習工作負載提供一致、可移植且可重現的環境。

這門由講師主導的實況培訓課程（線上或現場）面向具備中等水平的專業人士，旨在指導他們使用 Docker 對 ML 代碼庫、依賴項和模型進行打包，以實現從開發到生產的可靠工作流程。

完成此課程後，學員將能夠：

• 構建和管理針對 AI 和 ML 應用進行優化的 Docker 鏡像。
• 將機器學習管道、工具和依賴項容器化。
• 優化 Docker 環境以實現更高的性能和可移植性。
• 在不同的運行時環境中部署容器化的 ML 服務。

課程形式

• 結合引導式討論的概念演示。
• 專注於實際容器化任務的實操練習。
• 使用實時實驗室 Docker 環境進行實戰演練。

課程客製化選項

• 如需根據貴機構的環境定制此培訓，請聯繫我們進行安排。

AI的CI/CD是一種結構化的方法，透過持續整合與持續交付管線，自動化模型的封裝、測試、容器化和部署。

這項由講師指導的現場培訓（線上或線下）針對希望使用Docker和CI/CD平台自動化端到端AI模型交付工作流的中級專業人士設計。

當培訓結束時，學員將能夠：

• 為構建和測試AI模型容器建立自動化管線。
• 實現版本控制與模型生命週期的可復現性。
• 整合AI服務的自動化部署策略。
• 應用針對機器學習操作的CI/CD最佳實踐。

課程格式

• 講師引導的簡報與技術討論。
• 實作實驗室與動手實作的執行練習。
• 在受控環境中模擬真實的CI/CD工作流。

課程客製化選項

• 如果您的組織需要客製化的管線工作流或平台整合，請聯繫我們以調整此課程。

Certified Kubernetes Administrator (CKA) 計畫由 Linux 基金會和 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 共同創立。

Kubernetes 如今已是容器編排領域的領先平台。

NobleProg 自 2015 年起提供 Docker 與 Kubernetes 培訓。凭借超過 360 個成功完成的培訓項目，我們已成為全球容器化領域中最知名的培訓公司之一。

自 2019 年以來，我們還協助客戶通過準備和鼓勵他們通過 CKA 和 CKAD 考試，來證明其在 Kubernetes 環境中的表現。

這種由講師引導的現場培訓（線上或線下）旨在幫助希望通過 CKA 考試來確認自身知識的管理員和 Kubernetes 用戶。

另一方面，培訓還著重於獲得 Kubernetes 管理的實踐經驗。因此，即使您不打算參加 CKA 考試，我們也建議您參與其中。

課程格式

• 互動式講授和討論。
• 大量的練習和操作。
• 在實操實驗室環境中進行實戰實施。

課程定制選項

• 如需為本課程請求定制化培訓，請聯繫我們以安排。
• 欲了解更多關於 CKA 認證的信息，請訪問：https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

認證的Kubernetes應用開發人員 (CKAD) 項目已由Linux基金會及Kubernetes的主機Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 制定。

此種由講師指導的實時培訓課程（線上或線下）旨在幫助那些希望確認其在Kubernetes上設計、構建、配置和暴露雲原生應用技能方面的開發人員。

另一方面，該培訓也着重於在Kubernetes應用開發方面獲得實踐經驗，因此我們建議即使你沒有打算參加CKAD考試，也請參與進來。

NobleProg 自2015年起一直在提供Docker和Kubernetes培訓。通過完成超過360個培訓項目，我們成為該領域中最知名的培訓公司之一。自2019年以來，我們還通過準備並鼓勵客戶參加CKA和CKAD考試來幫助他們確認其在k8s環境中的表現。

課程格式

• 互動式講解和討論。
• 大量的練習與實踐。
• 在實時實驗室環境中進行動手實施。

課程定制選項

• 如需為此課程請求定制培訓，請聯繫我們安排。
• 要了解有關CKAD的更多詳情，請訪問：https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Docker 是一個開源平台，用於自動化在容器內構建、分發和運行應用的流程。

這種由講師帶領的現場培訓（線上或線下）旨在幫助工程師使用 Docker，將軟件作為容器進行部署和管理，而非傳統的獨立軟件。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 安裝並配置 Docker
• 理解並實施軟件容器化
• 管理基於 Docker 的應用
• 連接不同的 Docker 應用與系統
• 理解並編輯 Docker 註冊表

課程形式

• 互動式講授與討論
• 大量的練習與實踐
• 在實戰環境中進行動手操作

課程定製選項

• 如需為本課程申請定製培訓，請聯繫我們以安排相關事宜。
• 要了解更多關於 Docker 的資訊，請訪問：https://www.docker.com

学习如何使用 Docker、Kubernetes 和 OpenShift 构建、部署和管理容器化环境。这门为期五天的实战培训课程涵盖容器镜像、Kubernetes 工作负载、集群网络、存储、安全、监控以及实用的 OpenShift 管理技能。学员将获得运营现代容器平台的能力，并排查开发和生产环境中应用程序的问题。

在本於 台灣（線下或遠程）舉行的講師指導培訓中，參與者將學習如何創建和管理 Docker 容器，然後在容器內部部署示例應用。參與者還將學習如何在 Kubernetes 叢集中自動化、擴展和管理其容器化應用。最後，培訓涵蓋更進階的主題，引導參與者完成保護、擴展和監控 Kubernetes 叢集的流程。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置並運行 Docker 容器。
• 部署容器化的服務器和 Web 應用。
• 構建和管理 Docker 鏡像。
• 設置 Docker 和 Kubernetes 叢集。
• 使用 Kubernetes 部署和管理集羣 Web 應用。
• 保護、擴展和監控 Kubernetes 叢集。

培訓目標：獲得有關 Docker 和 Kubernetes 的理論和操作技能。

GPU 加速對於以可擴展且高效的方式執行高效能深度學習工作負載至關重要。

本課程為由授課講師主導的實作訓練（線上或現場授課），旨在幫助具備中等技術基礎的專業人士，在 Docker 容器內設定、最佳化並執行啟用 GPU 的 AI 工作負載。

課程結束後，學員將能夠：

• 建置並執行用於訓練與推理的 GPU 啟用容器。
• 為容器化 AI 工作流程設定 CUDA、驅動程式及執行時期函式庫。
• 針對 GPU 密集應用程式最佳化資源分配與隔離。
• 在生產環境中部署可擴展的容器化深度學習服務。

課程形式

• 結合實務示範的互動式教學。
• 專注於 GPU 啟發開發的練習驅動式訓練。
• 在即時實驗室環境中進行實作。

課程客製化選項

• 如需針對您的基礎設施或 GPU 堆疊進行量身打造的訓練，請聯繫我們安排。

Kubeflow 是一個開源平台，旨在簡化在 Kubernetes 上建構、訓練和部署機器學習工作負載的流程。

這門由講師指導的實訓課程（線上或線下）適用於初級至中級專業人士，他們希望利用 Kubeflow 建立可靠的 ML 工作流程。

完成培訓後，參訓者將獲得以下技能：

• 導覽 Kubeflow 生態系統及其核心組件。
• 使用 Kubeflow Pipelines 建立可重現的工作流程。
• 在 Kubernetes 上執行可擴展的訓練作業。
• 高效地使用 Kubeflow Serving 部署機器學習模型。

課程格式

• 指導性講解與協作討論。
• 透過實際 Kubeflow 組件進行實戰練習。
• 實務演練，建構端到端 ML 工作流程。

課程客製化選項

• 可安排客製化的培訓版本，以符合您團隊的技術堆疊與專案需求。

這是由講師帶領的實時培訓（線上或線下），地點為 台灣。該課程專為希望構建、部署和管理 Kubernetes 上機器學習工作流的開發人員和數據科學家設計。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 在本地環境和雲環境中安裝並配置 Kubeflow。
• 基於 Docker 容器和 Kubernetes 構建、部署和管理 ML 工作流。
• 在多種架構和雲環境中運行完整的機器學習管線。
• 使用 Kubeflow 生成和管理 Jupyter 筆記本。
• 在多個平台上構建 ML 訓練、超參數調整和服務負載。

此種由講師引導的即時培訓在 台灣（線上或線下）進行，旨在協助工程師評估現有的方法與工具，從而為組織採用 MLOps 做出明智決策。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 安裝及設定各種 MLOps 框架和工具。
• 組建具備適當技能團隊，以構建並支援 MLOps 系統。
• 準備、驗證資料，並為 ML 模型建立版本管理。
• 理解 ML 管線的組件及其所需工具。
• 透過不同的機器學習框架與伺服器進行生產環境部署實驗。
• 使整個機器學習流程具備可復現性與可維護性，實現營運化。

MLOps on Kubernetes 是一個框架，可利用容器化管線和 GitOps 工作流，自動執行機器學習模型的訓練、驗證、打包與部署。

本課程由講師帶領進行現場教學（線上或離線），適合希望於 Kubernetes 上構建自動化、具擴充性 MLOps 管線的中階從業者。

完成本課程後，學員將能：

• 設計端到端的機器學習 CI/CD 管線。
• 實作用於模型部署與版本控管的 GitOps 工作流。
• 自動化 ML 模型的訓練、測試與打包流程。
• 整合監控、警報及復原策略。

課程形式

• 講師引導的簡報技術深究。
• 實作演練，建構真實世界的 CI/CD 工作流。
• 實驗室練習，將 ML 負載部署至 Kubernetes。

課程客製化選項

• 企業可請求內容客製化，以符合其內部 MLOps 工具與基礎建設需求。