Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere
Prezentare generală a funcțiilor și componentelor Kubeflow
- Containere, manifestări, etc.
Prezentare generală a unei conducte Machine Learning
- Instruire, testare, reglare, implementare etc.
Implementarea Kubeflow într-un cluster Kubernetes
- Pregătirea mediului de execuție (cluster de instruire, cluster de producție etc.)
- Descărcarea, instalarea și personalizarea.
Executarea unei conducte Machine Learning pe Kubernetes
- Construirea unei conducte TensorFlow.
- Construirea unei conducte PyTorch.
Vizualizarea rezultatelor
- Exportul și vizualizarea metricilor conductei
Personalizarea mediului de execuție
- Personalizarea stivei pentru diverse infrastructuri
- Actualizarea unei implementări Kubeflow
Executarea Kubeflow pe cloud-uri publice
- AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform
Gestionarea fluxurilor de lucru de producție
- Rularea cu metodologia GitOps
- Programarea lucrărilor
- Crearea de notebook-uri Jupyter
Rezolvarea problemelor
Rezumat și concluzie
Cerințe
- Familiaritate cu sintaxa Python
- Experiență cu Tensorflow, PyTorch sau alt cadru de învățare automată
- Un cont de furnizor de cloud public (opțional)
Audiență
- Dezvoltatori
- Oameni de știință în domeniul datelor
28 ore
Mărturii (1)
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
