Online o in loco, i corsi di formazione Kubeflow dal vivo con istruttore dimostrano attraverso esercitazioni pratiche interattive come utilizzare Kubeflow per creare, distribuire e gestire flussi di lavoro di machine learning su Kubernetes.
La formazione Kubeflow è disponibile come "formazione live online" o "formazione dal vivo in loco". La formazione live online (nota anche come "formazione live remota") viene effettuata tramite un desktop interattivo, remote. La formazione dal vivo in loco può essere effettuata localmente presso la sede del cliente in Bologna o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Bologna.
NobleProg -- Il tuo fornitore di formazione locale
Bologna
NobleProg Bologna, Via Ferruccio Parri, Bologna, italy, 40128
Collegato ottimamente con l'aeroporto di Bologna, molto conveniente per coloro che arrivano dalla tangenziale e vicino alla stazione centrale. A pochi minuti dal centro di Bologna.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano creare, distribuire e gestire flussi di lavoro di apprendimento automatico su Kubernetes.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Installa e configura Kubeflow on-premise e nel cloud utilizzando AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Crea, distribuisci e gestisci flussi di lavoro ML basati su Docker container e Kubernetes.
Esegui intere pipeline di machine learning su architetture e ambienti cloud diversi.
Utilizzo di Kubeflow per generare e gestire i notebook Jupyter.
Crea formazione ML, ottimizzazione degli iperparametri e gestione dei carichi di lavoro su più piattaforme.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano creare, distribuire e gestire flussi di lavoro di apprendimento automatico su Kubernetes.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Installa e configura Kubeflow on-premise e nel cloud.
Crea, distribuisci e gestisci flussi di lavoro ML basati su Docker container e Kubernetes.
Esegui intere pipeline di machine learning su architetture e ambienti cloud diversi.
Utilizzo di Kubeflow per generare e gestire i notebook Jupyter.
Crea formazione ML, ottimizzazione degli iperparametri e gestione dei carichi di lavoro su più piattaforme.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano distribuire Machine Learning carichi di lavoro su un server AWS EC2.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Installa e configura Kubernetes, Kubeflow e altri software necessari su AWS.
Utilizza EKS (Elastic Kubernetes Service) per semplificare il lavoro di inizializzazione di un cluster Kubernetes su AWS.
Crea e distribuisci una pipeline Kubernetes per l'automazione e la gestione dei modelli di ML in produzione.
Addestra e distribuisci TensorFlow modelli ML su più GPU e computer in esecuzione in parallelo.
Sfrutta altri servizi gestiti AWS per estendere un'applicazione ML.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto ai tecnici che desiderano distribuire Machine Learning carichi di lavoro nel cloud di Azure.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Installa e configura Kubernetes, Kubeflow e altro software necessario in Azure.
Usare il servizio Azure Kubernetes per semplificare il lavoro di inizializzazione di un cluster Kubernetes in Azure.
Crea e distribuisci una pipeline Kubernetes per l'automazione e la gestione dei modelli di ML in produzione.
Addestra e distribuisci TensorFlow modelli ML su più GPU e computer in esecuzione in parallelo.
Sfrutta altri servizi gestiti AWS per estendere un'applicazione ML.
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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.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
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