Das nimmst du mit.
- OpenShift-AI-Komponenten und Verantwortlichkeiten einordnen.
- Modell- und Datenworkflows reproduzierbar strukturieren.
- Bereitstellung, Überwachung und Plattformrisiken bewerten.
Dein Training im Detail
- Für wen?
- OpenShift-Administratoren, Data Scientists, ML Engineers und Plattformteams mit Hybrid-Cloud-Verantwortung.
- Was bringst du mit?
- Praxiserfahrung mit Containern, Kubernetes oder OpenShift sowie Grundlagen in Machine Learning und Python.
- Umfang & Planung
- Richtwert: 4 Tage mit Plattformlabor. Die konkrete OpenShift-AI-Version wird vor dem Training bestätigt.
Agenda: vom Verständnis zur Anwendung
Unser eigenständig entwickelter Agenda-Vorschlag. Schwerpunkte, Übungsumgebung und Umfang stimmen wir vor einer Buchung ab.
OpenShift-AI-Architektur, Projekte, Identitäten und Ressourcen
Datenzugriff, Workbenches und reproduzierbare Entwicklungsumgebungen
Pipelines, Experimente und Modellnachverfolgung
Model Serving, GenAI-Workloads und sichere Schnittstellen
Überwachung, Fehlersuche, Versionsbezug und Betriebsübergabe
Plane einen isolierten Modellworkflow von der Entwicklungsumgebung bis zur Bereitstellung. Dokumentiere Zugriffe, Ressourcen, Tests, Monitoring und einen sicheren Rückbau.
Prüfung, Lizenzen & Nachweise
Der Kurs kann an den veröffentlichten Zielen von EX267 orientiert werden. Er ersetzt weder den offiziellen Red-Hat-Kurs noch die externe Prüfung; beides ist nur enthalten, wenn schriftlich bestätigt.
Herstellerquellen & fachlicher Stand
Quellen geprüft am 2026-10-06. Die Quellen beschreiben die Technologie bzw. externe Prüfungsanforderungen. Sie belegen keine Partnerschaft mit NextNowa.
Dein Lerninhalt
Die genannten Inhalte beschreiben das gewünschte Schulungsthema. Konkreten Lehrplan, Dauer, Termine, Trainer und Preis stimmen wir vor einer Buchung ab.