Cursusaanbod
Introductie
Overzicht van Kubeflow functies en componenten
- Containers, manifesten, enz.
Overzicht van een Machine Learning pijplijn
- Trainen, testen, tunen, deployen, etc.
Kubeflow implementeren in een Kubernetes cluster
- Voorbereiden van de uitvoeringsomgeving (trainingscluster, productiecluster, etc.)
- Downloaden, installeren en aanpassen.
Een Machine Learning pijplijn uitvoeren op Kubernetes
- Het bouwen van een TensorFlow pijpleiding.
- Het bouwen van een PyTorch pipleline.
Visualiseren van de resultaten
- Metrische gegevens van pijplijnen exporteren en visualiseren
De uitvoeringsomgeving aanpassen
- De stack aanpassen voor diverse infrastructuren
- Een Kubeflow implementatie upgraden
Draaien Kubeflow op openbare clouds
- AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform
Productieworkflows beheren
- Hardlopen met GitOps-methodologie
- Taken plannen
- Jupyter-notebooks voortbrengen
Probleemoplossing
Samenvatting en conclusie
Vereisten
- Bekendheid met de syntaxis van Python
- Ervaring met Tensorflow, PyTorch of een ander machine learning-framework
- Een account van een openbare cloudprovider (optioneel)
Audiëntie
- Ontwikkelaars
- Datawetenschappers
Leveringsopties
PRIVÉGROEPSTRAINING
Onze identiteit draait om het leveren van precies wat onze klanten nodig hebben.
- Pre-cursusgesprek met uw trainer
- Aanpassing van de leerervaring om uw doelen te bereiken -
- Op maat gemaakte overzichten
- Praktische, praktische oefeningen met gegevens / scenario's die herkenbaar zijn voor de cursisten
- Training gepland op een datum naar keuze
- Gegeven online, op locatie/klaslokaal of hybride door experts die ervaring uit de echte wereld delen
Private Group Prices RRP from €9120 online delivery, based on a group of 2 delegates, €2880 per additional delegate (excludes any certification / exam costs). We recommend a maximum group size of 12 for most learning events.
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
OPENBARE TRAINING
Kijk op onze public courses
Reviews (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.