Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
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