MLOps: 机器学习的CI/CD 培训

本课程为讲师主导的培训，地点为中国（线上或线下），面向高级开发人员、自动化专家和IT专业人士，旨在帮助他们掌握Zapier中的自定义集成和多步骤自动化。

培训结束后，学员将能够：

• 使用API和webhooks创建自定义Zapier集成。
• 设计和管理复杂的多步骤工作流。
• 优化和调试高级自动化工作流。
• 将Zapier与专有或不常见的应用程序集成。

本次由讲师主导的培训在中国（线上或线下）面向中级专业人士，旨在使用Zapier创建和优化业务运营中的自动化工作流程。

培训结束后，参与者将能够：

• 设计和实施高效的Zapier工作流程。
• 集成多个业务apps，实现无缝自动化。
• 优化Zap性能，解决常见问题。
• 扩展工作流程自动化，满足业务需求。

本课程专为参与设计、实施和管理支持持续集成、持续交付、持续测试以及潜在持续部署的DevOps部署流水线和工具链的参与者而设计。课程重点介绍了持续交付的基础流程、指标、API和文化考量。

了解如何优化测试，更快地进行测试，同时仍能获得良好的质量和一致的稳定结果。

了解DevOps工程是什么，为什么DevOps工程很重要，以及如何成功设计DevOps。

本课程首先简要回顾DevOps的基础原则，然后过渡到DevOps的实施。它从工程的角度设计，涵盖了DevOps与其他框架、技术、应用设计实践、持续集成实践、持续交付和部署、持续测试、弹性基础设施、监控、指标、可观察性、治理、人类因素以及DevOps工程的未来趋势等主题。

DevOps 基础课程提供了对关键 DevOps 术语的基本理解，以确保每个人都使用相同的语言，并强调了 DevOps 对支持组织成功的好处。

本课程强调了文化变革中的人际动态，并通过使用真实场景和案例研究，为参与者提供了跨DevOps领域的人员参与实践、方法和工具。完成课程后，参与者将获得切实的收获，例如理解价值流图，以便在回到办公室时加以利用。

介绍价值流管理原则、实践和工具。旨在优化数字价值流中的价值流和实现，并培养个人技能。数字价值流包括软件应用程序和服务，以及支持它们的平台，例如云基础设施或 DevOps 工具链

涵盖的课程主题包括 DevSecOps 如何提供业务价值、增强业务机会以及提高企业价值。 所教授的核心 DevSecOps 原则可以支持组织转型、提高生产力、降低风险并优化资源使用。

DevSecOps Practitioner 介绍了一系列实践，以更全面地了解 DevSecOps 实践。通过寻找合适的人员组合、构建流程以加速价值以及比较当今可用的技术选项来探索实际成果。专为希望增强 DevSecOps 技能和意识的最近转型的组织量身定制。

Kubeflow 是一个开源平台，旨在简化在 Kubernetes 上构建、训练和部署机器学习工作负载的过程。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望使用 Kubeflow 构建可靠机器学习工作流的初级到中级专业人士。

完成本培训后，学员将掌握以下技能：

• 熟悉 Kubeflow 生态系统及其核心组件。
• 使用 Kubeflow Pipelines 构建可重复的工作流。
• 在 Kubernetes 上运行可扩展的训练任务。
• 使用 Kubeflow Serving 高效部署机器学习模型。

课程形式

• 引导式演示与协作讨论。
• 使用真实 Kubeflow 组件的实践操作。
• 构建端到端机器学习工作流的实际练习。

课程定制选项

• 可根据团队的技术栈和项目需求定制本培训内容。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）面向希望在Kubernetes上构建，部署和管理机器学习工作流的开发人员和数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在本地和云端安装和配置 Kubeflow。
• 基于 Docker 个容器和 Kubernetes 构建、部署和管理 ML 工作流。
• 在不同的架构和云环境中运行整个机器学习管道。
• 使用 Kubeflow 生成和管理 Jupyter 笔记本。
• 跨多个平台构建 ML 训练、超参数调优并为工作负载提供服务。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）针对的是希望超越构建ML模型并优化ML模型创建，跟踪和部署过程的数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 MLflow 以及相关的 ML 库和框架。
• 了解 ML 模型的可跟踪性、可再现性和可部署性的重要性
• 将 ML 模型部署到不同的公有云、平台或本地服务器。
• 扩展 ML 部署过程，以适应在项目上进行协作的多个用户。
• 设置中央注册表以试验、复制和部署 ML 模型。

SRE（Site Reliability Engineering，站点可靠性工程）基础课程介绍了使组织能够可靠且经济地扩展关键服务的原则与实践。引入站点可靠性维度需要组织重新调整，重点关注工程与自动化，并采用一系列新的工作范式。

SRE Practitioner认证准备课程是一个全面的培训项目，涵盖与官方DevOps Institute大纲一致的站点可靠性工程（SRE）高级实践，旨在帮助学员顺利通过认证。

本次讲师主导的培训（线上或线下）面向有经验的DevOps和SRE专业人士，旨在帮助他们掌握高级SRE实践，并为DevOps Institute SRE Practitioner认证考试做好准备。

培训结束后，学员将能够：

• 识别并纠正常见的SRE反模式。
• 有效定义和管理SLI、SLO及错误预算。
• 设计安全、容错且高度可靠的系统。
• 实施高级的可观测性、自动化和事件响应策略。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。