DevOps & KI-Plattformbetrieb
Von CI/CD bis MLOps: baue Plattformen, Pipelines und Betriebsmodelle, die Releases, Modelle und Services sauber in Produktion bringen.
DevOps & KI-Plattformbetrieb
DevOps & KI-Plattformbetrieb verbindet Delivery, Automatisierung und operativen Betrieb für containerisierte Anwendungen, Daten- und Modellpipelines sowie KI-Services. Dazu gehören Git-basierte Zusammenarbeit, CI/CD, Containerisierung, Kubernetes, Konfigurations- und Infrastrukturautomatisierung, Monitoring, Logging, Tracing sowie kontrollierte Deployments und Freigaben. Für KI-Workloads kommen reproduzierbare Trainings- und Deployment-Prozesse, deklaratives Model Serving und klare Übergänge von Test über Staging bis Produktion hinzu.
In den Weiterbildungen entwickelst du Fähigkeiten, die im Alltag sofort zählen: Pipelines mit YAML strukturieren, Container sauber bauen, Cluster und Services stabil betreiben, Drift erkennen, Änderungen nachvollziehbar aus Git ausrollen und Störungen schneller eingrenzen. GitLab beschreibt CI/CD-Pipelines als Kernkomponente mit Jobs und Stages, Argo CD arbeitet deklarativ aus Git gegen den Live-Zustand im Cluster, und OpenTelemetry liefert vendor-neutrale Telemetriedaten aus Metrics, Logs und Traces.
Wenn du das Thema strukturiert aufbauen willst, passen im Seminarprogramm von IT-Trainings Kebel vor allem GIT Grundlagen - Einführung in Git, GitLab und CI/CD, Docker Kurs Linux Container Workshop, Kubernetes Grundkurs, Agile Methoden DevOps Grundlagen und MS Azure Designing and Implementing Microsoft DevOps solutions. Für den Übergang Richtung KI ergänzen Data Science und ML, Large Language Models und KI oder der LLM Workshop den Blick auf Modelle, Daten und produktive KI-Anwendungen.
DevOps & KI-Plattformbetrieb:
Kurse für KI-Technik für Entscheider
KI-Infrastrukturplanung Kurs: On-Premise vs. Cloud
Viele Organisationen starten KI-Initiativen mit einem Proof of Concept und merken erst später, dass die Infrastruktur nicht skaliert, die Kosten explodieren oder Compliance-Anforderungen nachträglich alles verkomplizieren. In diesem Seminar planst Du KI-Infrastruktur vorausschauend und triffst Entscheidungen, die auch bei Wachstum, neuen Modellen und strengeren Vorgaben tragen.
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Kurse für LLM Hosting
LLM Self-Hosting und Deployment Kurs
Ein LLM auf eigener Hardware zu betreiben ist dann sinnvoll, wenn du Kontrolle über Daten, Kosten und Betriebsrisiken brauchst. In diesem Seminar baust du dir das Know-how auf, um genau das umzusetzen: von der Auswahl eines geeigneten Modells bis zum stabilen Betrieb eines Inferenzdienstes mit klaren SLAs.
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Kurse für Microsoft KI
AB-900T00-A Kurs: Einführung in Microsoft 365 und AI Administration
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Kurse für KI Change Management
Serverless AI Training Kurs
Serverless AI ist dann erfolgreich, wenn ein Team KI-Funktionalität wie jede andere Produktfunktion entwickeln, testen, releasen und betreiben kann. Genau darauf ist dieses Specialty-Seminar ausgelegt.
Full-Stack KI-Entwicklung Kurs: End-to-End Projekt
Dieses Advanced-Training vermittelt dir die Fähigkeiten, die zwischen einem erfolgreichen KI-Prototyp und einem produktiven KI-Feature liegen. Du setzt ein End-to-End Projekt um und trainierst dabei genau die Entscheidungen, die im Alltag Zeit und Geld sparen: Welche Metriken sind wirklich relevant?
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MLOps & Model Deployment
Linux Administration für KI-Workloads mit GPUs Kurs
Du betreibst Linux-Systeme, auf denen Data Science, Training oder Inference laufen sollen, und willst weniger „mysteriöse“ GPU-Probleme und mehr reproduzierbare Ergebnisse? Dieses Seminar führt Dich durch die entscheidenden Bausteine eines stabilen KI-Stacks auf Linux.
MLOps Engineering on AWS Kurs
Dieses Seminar zeigt, wie Sie DevOps-Prinzipien gezielt auf den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen anwenden. Im Mittelpunkt stehen Automatisierung, Tools und strukturierte Prozesse, um ML-Anwendungen effizient und sicher zu operationalisieren.
KI-Apps containerisieren mit Podman, Docker & Kubernetes Kurs
In vielen Organisationen entsteht ein Bruch zwischen Data Science und Betrieb: Modelle werden gebaut, aber der Weg in eine stabile, skalierbare Bereitstellung ist unklar. Dieses Seminar schließt diese Lücke mit einem praxisnahen Workflow für Docker und Kubernetes.
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Seminarberatung für deine DevOps & KI-Plattformbetrieb
Unser Kebel Team berät dich gerne kostenlos und unverbindlich für deine DevOps & KI-Plattformbetrieb. Wir unterstützen dich gerne dabei, den passenden Kurs und das optimale Lernformat für deine Weiterbildung zu finden.
Stimmen unserer Kunden zur DevOps & KI-Plattformbetrieb
Um ein wertvolles und renommiertes Gütesiegel zu tragen, hat sich unser Kebel Team für das unabhängige eKomi Bewertungsportal entschieden. Wir nutzen diese authentifizierte Software, um unsere Seminarteilnehmer:innen zu befragen, nachdem sie unsere Kurse online oder in Präsenz besucht haben. Jede freiwillig und anonym abgegebene Bewertung, egal ob positiv oder kritisch, fließt in die Bewertungsstatistik von Kebel Training ein und ist Teil der eKomi Trust Zertifikate. Natürlich sind zufriedene Kunden:innen und Ihr Feedback für uns überlebenswichtig. An dieser Stelle einen herzlichen Dank für Ihre Bewertungen.
DevOps & KI-Plattformbetrieb an 21 Standorten und Live Online
Als bundesweit tätiger und renommierter Seminaranbieter bietet dir die Kebel Training GmbH ein umfangreiches Angebot an IT-Kursen an. Unsere Kurse und Schulungen finden als Präsenzseminare in 21 Schulungszentren statt.
Lernziele und Zielgruppe
Wer nach einer DevOps Weiterbildung für KI-Plattformbetrieb sucht, sucht keine Tool-Schau, sondern belastbare Betriebsmodelle für Code, Container und KI-Services. Genau hier treffen Git, GitLab CI/CD, Docker, Kubernetes, Automatisierung und Observability aufeinander. Kubernetes automatisiert Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung containerisierter Anwendungen. GitLab CI/CD organisiert Pipelines in Jobs und Stages, die automatisch oder manuell ausgeführt werden können. Ansible ergänzt diese Kette um Inventories, Module und Execution Environments für wiederholbare Automatisierung.
Das Thema wird relevant, sobald interne Plattformen nicht nur Anwendungen, sondern auch Daten- und KI-Prozesse tragen. Laut CNCF Platforms White Paper kuratieren Plattformen gemeinsame Fähigkeiten und Erfahrungen für interne Nutzer wie Entwickler und Data Scientists. Im Umfeld von KI bedeutet das: dieselben Prinzipien, die Releases für Anwendungen absichern, müssen auch für Daten- und Modellprozesse gelten. Genau auf diese Verbindung aus Deployment, Governance und Betriebsstabilität zielt eine Weiterbildung in DevOps & KI-Plattformbetrieb.
Relevant wird das spätestens dann, wenn Trainings- oder Inferenzprozesse sauber versioniert, getestet und freigegeben werden müssen. Databricks beschreibt MLOps als Prozess, in dem ML-Entwicklung und Bereitstellung mit Pipelines, Workspaces und CI/CD als Code organisiert werden. KServe erweitert Kubernetes um deklaratives Model Serving mit Fokus auf Skalierbarkeit und produktionsnahe Zuverlässigkeit. Argo CD bringt GitOps Continuous Delivery in Kubernetes und gleicht Soll- und Ist-Zustand ab. Für den operativen Betrieb liefert OpenTelemetry die Grundlage für Logs, Metrics und Traces, damit Incidents nicht im Bauchgefühl enden.
Im Seminarprogramm von IT-Trainings Kebel findest du dafür bereits eine solide Lernstrecke rund um DevOps, Git/GitLab und CI/CD, Docker, Kubernetes, Azure DevOps und KI + ML. Sinnvolle Anknüpfungspunkte sind unter anderem Agile Methoden DevOps Grundlagen, GIT Grundlagen - Einführung in Git, GitLab und CI/CD, Docker Kurs Linux Container Workshop, Kubernetes Grundkurs, MS Azure Designing and Implementing Microsoft DevOps solutions, Data Science und ML sowie Large Language Models und KI. So baust du Know-how nicht isoliert auf, sondern entlang echter Betriebsverantwortung.
FAQ
Sinnvoll ist das vor allem für DevOps Engineers, Administrator:innen, Cloud Engineers, SREs, Plattformteams sowie Teams, die Daten- oder KI-Workloads auf Kubernetes und in CI/CD-Umgebungen produktiv betreiben. Das ist eine fachliche Ableitung aus den behandelten Bausteinen rund um Pipelines, Clusterbetrieb, Automatisierung, Model Serving und Observability.
DevOps fokussiert Build, Test, Release und Betrieb von Software. KI-Plattformbetrieb erweitert das um Trainings- und Inferenzprozesse, Model Serving, versionierbare ML-Artefakte und kontrollierte Übergaben zwischen Umgebungen. Databricks und KServe zeigen genau diese zusätzliche Ebene aus MLOps und deklarativem Serving auf Kubernetes.
Dazu zählen Git, GitLab CI/CD, Docker, Kubernetes, GitOps, Automatisierung mit Ansible, Observability mit Logs, Metrics und Traces sowie Betriebsfragen rund um Skalierung, Secrets, Freigaben und Model Serving. Der konkrete Zuschnitt hängt vom Kurs ab, die inhaltliche Klammer ist aber immer reproduzierbarer, sicherer und nachvollziehbarer Betrieb.
Wenn du neu einsteigst, ist eine Lernfolge aus DevOps-Grundlagen, Git/GitLab und CI/CD, Docker und Kubernetes sinnvoll. Danach lohnen sich Vertiefungen in Azure DevOps, Observability oder KI-Themen wie Data Science und ML, Large Language Models und KI oder der LLM Workshop. Das ist eine Empfehlung auf Basis der vorhandenen Lernangebote von IT-Trainings Kebel.