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
- Kubeflow pe IKS vs on-premise vs alți furnizori de cloud public
Prezentare generală a caracteristicilor Kubeflow pe IBM Cloud
- IKS
- IBM Cloud Object Storage
Prezentare generală a configurației mediului
- Pregătirea mașinilor virtuale
- Configurarea unui cluster Kubernetes
Setarea Kubeflow on IBM Cloud
- Instalarea Kubeflow prin IKS
Codificarea modelului
- Alegerea unui algoritm ML
- Implementarea unui model TensorFlow CNN
Citirea datelor
- Accessing the MNIST dataset
Conducte pe IBM Cloud
- Crearea unei conducte end-to-end Kubeflow.
- Personalizarea conductelor Kubeflow Pipeline
Executarea unui loc de muncă de formare ML
- Formarea unui model MNIST
Implementarea modelului
- Rularea TensorFlow Servirea pe IKS
Integrarea modelului într-o aplicație web
- Crearea unei aplicații de probă
- Trimiterea de cereri de predicție
Administrarea Kubeflow
- Monitorizarea cu Tensorboard
- Gestionarea jurnalelor
Securizarea unui cluster Kubeflow
- Configurarea autentificării și autorizării
Depanare
Rezumat și concluzii
Cerințe
- O înțelegere a conceptelor de învățare a mașinilor.
- Cunoașterea conceptelor de cloud computing. .
- O înțelegere generală a containerelor (Docker) și a orchestrației (Kubernetes).
- O anumită experiență de programare Python este utilă.
- Experiență de lucru cu o linie de comandă.
Audiență
- Inginerii de știință a datelor.
- DevOps ingineri interesați de implementarea modelelor de învățare automată.
- Inginerii de infrastructură interesați de implementarea modelului de învățare automată.
- Inginerii de software care doresc să automatizeze integrarea și implementarea funcțiilor de învățare automată cu aplicația lor.
28 ore
Mărturii (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curs - MLflow
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.
