Kubernetes 上的 MLOps：機器學習的 CI/CD 管線培訓

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。

此課程由講師親自帶領並進行實戰教學，在[loc]線上或線下[/loc]進行，主要針對希望掌握利用微服務和Kubernetes擴展應用程式的高級平台工程師及DevOps專業人士設計。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設計和實施可擴展的微服務架構。
• 在Kubernetes叢集上部署和管理應用程式。
• 利用Helm圖表高效地部署服務。
• 監控並維護生產環境中微服務的運行狀況。
• 在Kubernetes環境中應用安全與合規的最佳實踐。

此講師帶領的實地培訓於 台灣（可線上或現場進行），專為希望準備 CKS 考試的 Kubernetes 實戰者設計。

完成本培訓後，學員將學會如何保障 Kubernetes 環境及容器化應用程式的安全性，涵蓋應用程式生命週期的各個階段：建置、部署與運行時。

這門為期七天的課程，提供了一條全面且實務導向的學習路徑，讓您掌握如何使用現代 DevOps 實踐來設計、部署和運行雲端原生應用。

學員將探索如何設計可擴展的微服務架構，最佳化容器環境，並利用 Kubernetes 管理生產負載。課程涵蓋高級部署策略、基於 GitOps 的自動化以及可觀測性實踐，以確保系統的可靠性和性能。

課程強烈聚焦於現實世界中的運營挑戰，包括事件響應、故障模擬和根因分析。課程最後將介紹如何使用 AI 驅動的工具來支援故障排除，並加速運營決策。

完成培訓後，學員將清楚了解如何在 Kubernetes 環境中構建、部署、監控和維護具韌性的分佈式系統。

此課程為講師指導的實體或線上培訓，對象為希望利用 Helm 簡化 Kubernetes 應用程式安裝與管理流程的工程師。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 安裝並配置 Helm。
• 建立可重現的 Kubernetes 應用程式建置。
• 將應用程式以 Helm Chart 形式分享。
• 執行儲存為 Helm Chart 的第三方應用程式。
• 管理 Helm 套件的上架與版本。

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。

此培訓由導師親自授課，並以直播形式進行 台灣 (線上或線下)。對象為初級至中級的軟體開發人員與 DevOps 專業人士。他們希望學習如何使用 Minikube 建立並管理本機端的 Kubernetes 環境。

完成本課程後，學員將能夠：

• 在本機端安裝與設定 Minikube。
• 理解 Kubernetes 的基本概念與架構。
• 使用 kubectl 和 Minikube 儀表板部署及管理容器。
• 為 Kubernetes 建立持久性儲存網路解決方案。
• 利用 Minikube 開發、測試及除錯應用程式。

這項於 台灣（線上或線下）舉辦的導師主導實時培訓，旨在幫助中級開發者和 DevOps 工程師將 Minikube 整合至其開發工作流程中。

完成本課程後，參與者能夠：

• 使用 Minikube 設定和管理本地 Kubernetes 環境。
• 了解如何在 Minikube 上部署、管理及除錯應用程式。
• 將 Minikube 整合至持續整合與持續部署流程。
• 運用 Minikube 的高階功能優化開發流程。
• 實施本地 Kubernetes 開發的最佳實踐。

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。