Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere

Prezentare generală a funcțiilor și componentelor Kubeflow

  • Containere, manifeste etc.

Prezentare generală a unui pipeline de învățare mașină

  • Antrenare, testare, ajustare, desfășurare etc.

Desfășurarea Kubeflow pe un cluster Kubernetes

  • Pregătirea mediului de execuție (cluster de antrenare, cluster de producție etc.)
  • Descărcare, instalare și personalizare.

Rulare a unui pipeline de învățare mașină pe Kubernetes

  • Construirea unui pipeline TensorFlow.
  • Construirea unui pipeline PyTorch.

Vizualizarea rezultatelor

  • Exportarea și vizualizarea metricilor pipeline-ului

Personalizarea mediului de execuție

  • Personalizarea stack-ului pentru infrastructuri diverse
  • Actualizarea unei instalări Kubeflow

Rulare Kubeflow pe cloud-uri publice

  • AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform

Managementul fluxurilor de lucru de producție

  • Rulare cu metodologia GitOps
  • Programarea task-urilor (jobs)
  • Generarea de caiete Jupyter (notebooks)

Troubleshooting (Diagnoza problemelor)

Rezumat și concluzii

Cerințe

  • Cunoașterea sintaxei Python
  • Experiență cu Tensorflow, PyTorch sau alte cadre de învățare mașină
  • Un cont la un furnizor de cloud public (opțional)

Public țintă

  • Dezvoltatori
  • Științifici ai datelor (Data scientists)
 28 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite