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
- Introducere în Kubernetes
- Prezentare generală a Kubeflow Caracteristici și arhitectură
- Kubeflow pe AWS vs la fața locului vs pe alți furnizori de cloud public
Configurarea unui cluster utilizând AWS EKS
Configurarea unui cluster la fața locului utilizând Microk8s
Implementarea Kubernetes utilizând o abordare GitOps
Abordări privind stocarea datelor
Crearea unei conducte Kubeflow
Declanșarea unei conducte
Definirea artefactelor de ieșire
Stocarea metadatelor pentru seturi de date și modele
Reglarea hiperparametrilor cu TensorFlow
Vizualizarea și analizarea rezultatelor
Pregătire multi-GPU
Crearea unui server de inferență pentru implementarea modelelor ML
Lucrul cu JupyterHub
Networking și echilibrarea încărcării
Scalarea automată a unui cluster Kubernetes
Rezolvarea problemelor
Rezumat și concluzie
Cerințe
- Familiaritate cu sintaxa Python
- Experiență cu Tensorflow, PyTorch sau alt cadru de învățare automată
- Un cont AWS cu resursele necesare
Audiență
- Dezvoltatori
- Oameni de știință în domeniul datelor
35 ore
Mărturii (1)
Am apreciat participarea la antrenamentul Kubeflow, care s-a desfășurat în mod remote. Acest antrenament m-a permis să consolidez cunoștințele despre serviciile AWS, K8s și toolele devOps din jurul Kubeflow, care sunt bazele necesare pentru a aborda subiectul în mod corespunzător. Doresc să-i mulțumesc lui Malawski Marcin pentru paciența și profesionalismul arătat în antrenament și în oferirea de sfaturi privind cele mai bune practici. Malawski abordează subiectul din diferite perspective, folosind diverse instrumente de dezvoltare Ansible, EKS kubectl, Terraform. Acum sunt cu siguranță convins că mă îndrept către domeniul potrivit de aplicare.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Curs - Kubeflow
Tradus de catre o masina
