Online ou no local, os cursos de treinamento ao vivo do Kubeflow conduzidos por instrutor demonstram, por meio da prática interativa, como usar o Kubeflow para criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes. O treinamento do Kubeflow está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo no local". O treinamento on-line ao vivo (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Portugal ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Portugal. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
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Kubeflow Course Outlines
Nome do Curso
Duração
Visão geral
Nome do Curso
Duração
Visão geral
35 horas
Kubeflow é um conjunto de ferramentas para fazer Machine Learning (ML) em Kubernetes fácil, portátil e escalável. AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) é um serviço administrado pela Amazon para executar o Kubernetes no AWS.
Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam construir, implementar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizagem de máquina Kubernetes.
No final do curso, os participantes poderão:
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Instale e configure Kubeflow na premisa e na nuvem usando o AWS EKS (Serviço Elástico Kubernetes).
Construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho ML com base em Docker contêineres e Kubernetes.
Execute todos os tubos de aprendizagem de máquina em várias arquiteturas e ambientes em nuvem.
Usando Kubeflow para esfregar e gerenciar notebooks Jupyter.
Construa treinamento ML, tuning de hiperparâmetros e servindo cargas de trabalho em várias plataformas.
-
Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
-
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
28 horas
Kubeflow É um quadro para executar Machine Learning cargas de trabalho em Kubernetes. TensorFlow é uma biblioteca de aprendizagem de máquina e Kubernetes é uma plataforma de orquestração para gerenciar aplicações containerizadas.
Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) destina-se a engenheiros que desejam implantar Machine Learning cargas de trabalho em um servidor AWS EC2.
No final do curso, os participantes poderão:
-
Instalar e configurar Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários no AWS.
Use o EKS (Serviço Elástico Kubernetes) para simplificar o trabalho de iniciar um cluster Kubernetes na AWS.
Criar e implantar um Kubernetes pipeline para automatizar e gerenciar modelos ML na produção.
Treinando e implantando TensorFlow modelos ML em múltiplos GPUs e máquinas que funcionam em paralelo.
Livrar outros serviços gerenciados pela AWS para estender uma aplicação ML.
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Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
-
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
28 horas
Kubeflow é um quadro para executar Machine Learning cargas de trabalho em Kubernetes. TensorFlow é uma das bibliotecas de aprendizagem de máquina mais populares. Kubernetes é uma plataforma de orquestração para gerenciar aplicações containerizadas.
Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a engenheiros que desejam implantar Machine Learning cargas de trabalho para Azure nuvem.
No final do curso, os participantes poderão:
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Instalar e configurar Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários em Azure.
Use Azure Kubernetes Serviço (AKS) para simplificar o trabalho de iniciar um Kubernetes cluster em Azure.
Criar e implantar um Kubernetes pipeline para automatizar e gerenciar modelos ML na produção.
Treinando e implantando TensorFlow modelos ML em múltiplos GPUs e máquinas que funcionam em paralelo.
Livrar outros serviços gerenciados pela AWS para estender uma aplicação ML.
-
Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
-
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
28 horas
Kubeflow é um quadro para executar Machine Learning cargas de trabalho em Kubernetes. TensorFlow é uma das bibliotecas de aprendizagem de máquina mais populares. Kubernetes é uma plataforma de orquestração para gerenciar aplicações containerizadas.
Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a engenheiros que desejam implantar Machine Learning cargas de trabalho para Google Cloud Platform (GCP).
No final do curso, os participantes poderão:
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Instalar e configurar Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários no GCP e GKE.
Use o GKE (Kubernetes Kubernetes Motor) para simplificar o trabalho de iniciar um Kubernetes cluster no GCP.
Criar e implantar um Kubernetes pipeline para automatizar e gerenciar modelos ML na produção.
Treinando e implementando TensorFlow modelos ML em múltiplos GPUs e máquinas que funcionam em paralelo.
Livrar outros serviços GCP para estender uma aplicação ML.
-
Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
-
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
28 horas
Kubeflow É um quadro para executar Machine Learning cargas de trabalho em Kubernetes. TensorFlow é uma das bibliotecas de aprendizagem de máquina mais populares. Kubernetes é uma plataforma de orquestração para gerenciar aplicações containerizadas.
Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) destina-se a engenheiros que desejam implantar Machine Learning cargas de trabalho para o IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
No final do curso, os participantes poderão:
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Instalar e configurar Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários no IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
Use o IKS para simplificar o trabalho de iniciar um Kubernetes cluster na IBM Cloud.
Criar e implantar um Kubernetes pipeline para automatizar e gerenciar modelos ML na produção.
Treinando e implantando TensorFlow modelos ML em múltiplos GPUs e máquinas que funcionam em paralelo.
Leve outros serviços da IBM Cloud para expandir um aplicativo ML.
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Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
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Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
28 horas
O Kubeflow é uma estrutura para executar cargas de trabalho de aprendizagem automática em Kubernetes. TensorFlow é uma das bibliotecas de aprendizado de máquina mais populares. O Kubernetes é uma plataforma de orquestração para gerir aplicações em contentores. O OpenShift é uma plataforma de desenvolvimento de aplicações na nuvem que utiliza contentores Docker, orquestrados e geridos pelo Kubernetes, com base no Red Hat Enterprise Linux.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho de aprendizado de máquina em uma nuvem OpenShift local ou híbrida.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instale e configure o Kubernetes e o Kubeflow em um cluster OpenShift.
Use o OpenShift para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster Kubernetes.
Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
Chamar serviços de nuvem pública (por exemplo, serviços AWS) de dentro do OpenShift para estender um aplicativo de ML.
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Aula e debate interactivos.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.
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Para solicitar uma formação personalizada para este curso, contacte-nos para combinar.
28 horas
Kubeflow é um conjunto de ferramentas para fazer Machine Learning (ML) em Kubernetes fácil, portátil e escalável.
Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam construir, implementar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizagem de máquina Kubernetes.
No final do curso, os participantes poderão:
-
Instale e configure Kubeflow na premisa e na nuvem.
Construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho ML com base em Docker contêineres e Kubernetes.
Execute todos os tubos de aprendizagem de máquina em várias arquiteturas e ambientes em nuvem.
Usando Kubeflow para esfregar e gerenciar notebooks Jupyter.
Construa treinamento ML, tuning de hiperparâmetros e servindo cargas de trabalho em várias plataformas.
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Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
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Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
Para saber mais sobre Kubeflow, por favor visite: https://github.com/kubeflow/kubeflow
Last Updated:
Upcoming Kubeflow Courses
Kubeflow no AWS
2023-12-13 09:30
28 horas
Fluxo do cubo
2023-12-27 09:30
35 horas
Kubeflow no GCP
2024-01-10 09:30
28 horas
Kubeflow no AWS
2024-01-24 09:30
28 horas
Fluxo do cubo
2024-02-07 09:30
35 horas
Kubeflow na IBM Cloud
2024-02-21 09:30
28 horas
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