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 caracteristicilor și componentelor Kubeflow
- Containere, manifeste etc.
Prezentare generală a unei conducte Machine Learning
- Formare, testare, reglare, implementare etc.
Implementarea Kubeflow pe un cluster Kubernetes
- Pregătirea mediului de execuție (cluster de instruire, cluster de producție etc.)
- Descărcarea, instalarea și personalizarea.
Rularea unui Machine Learning pipeline pe Kubernetes
- Construirea unei conducte TensorFlow.
- Construirea unei conducte PyTorch.
Vizualizarea rezultatelor
- Exportul și vizualizarea metricilor pipeline
Personalizarea mediului de execuție
- Personalizarea stivei pentru diverse infrastructuri
- Actualizarea unei implementări Kubeflow
Rularea Kubeflow pe cloud-uri publice
- AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform
Gestionarea fluxurilor de lucru de producție
- Funcționarea cu metodologia GitOps
- Programarea lucrărilor
- Generarea de caiete Jupyter
Depanare
Rezumat și concluzii
Cerințe
- Familiaritate cu sintaxa Python
- Experiență cu Tensorflow, PyTorch, sau alt cadru de învățare automată .
- Un cont de furnizor de cloud public (opțional) .
Audiență
- Dezvoltatorii
- Științifici de date
28 ore