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Struttura del corso
Introduzione
Panoramica di Kubeflow Funzioni e componenti
- Contenitori, manifesti, ecc.
Panoramica di una tubazione Machine Learning
- Formazione, test, messa a punto, distribuzione, ecc.
Distribuzione di Kubeflow in un cluster Kubernetes
- Preparazione dell'ambiente di esecuzione (cluster di formazione, cluster di produzione, ecc.)
- Download, installazione e personalizzazione.
Esecuzione di una pipeline Machine Learning su Kubernetes
- Costruire una pipeline TensorFlow.
- Costruire una piplelinea PyTorch.
Visualizzazione dei risultati
- Esportazione e visualizzazione delle metriche della pipeline
Personalizzazione dell'ambiente di esecuzione
- Personalizzazione dello stack per diverse infrastrutture
- Aggiornamento di una distribuzione Kubeflow
Esecuzione Kubeflow su cloud pubblici
- AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform
Gestione dei flussi di lavoro di produzione
- Esecuzione con la metodologia GitOps
- Pianificazione dei lavori
- Generazione di notebook Jupyter
Risoluzione dei problemi
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Familiarità con la sintassi Python
- Esperienza con Tensorflow, PyTorch o altri framework di apprendimento automatico
- Un account del provider di cloud pubblico (facoltativo)
Pubblico
- Gli sviluppatori
- Scienziati dei dati
28 ore
Recensioni (1)
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.
