Os cursos de treinamento ao vivo Kubeflow , ministrados por instrutores do Kubeflow demonstram, através da prática interativa, como usar o Kubeflow para criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes . Kubeflow treinamento Kubeflow está disponível como "treinamento ao vivo no local" ou "treinamento ao vivo remoto". O treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Portugal ou nos centros de treinamento corporativo NobleProg em Portugal . O treinamento remoto ao vivo é realizado por meio de uma área de trabalho remota interativa. NobleProg - Seu provedor de treinamento local
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Sumitomo Mitsui Finance and Leasing Company, Limited
Curso: Kubeflow
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Programa de curso Kubeflow
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:
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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 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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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:
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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:
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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:
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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:
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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:
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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:
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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. OpenShift é uma plataforma de desenvolvimento de aplicativos em nuvem que utiliza Docker contêineres, orquestrada e gerenciada por Kubernetes, com base em Red Hat Enterprise Linux.
Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) destina-se a engenheiros que desejam implantar Machine Learning cargas de trabalho em uma OpenShift on-premise ou nuvem híbrida.
No final do curso, os participantes poderão: A partir de então, a Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Use OpenShift para simplificar o trabalho de iniciar um Kubernetes cluster. 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. Chame serviços de nuvem pública (por exemplo, serviços da AWS) de dentro OpenShift para estender uma aplicação ML.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) destina-se a engenheiros que desejam implantar Machine Learning cargas de trabalho em uma OpenShift on-premise ou nuvem híbrida.
No final do curso, os participantes poderão: A partir de então, a Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Use OpenShift para simplificar o trabalho de iniciar um Kubernetes cluster. 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. Chame serviços de nuvem pública (por exemplo, serviços da AWS) de dentro OpenShift para estender uma aplicação ML.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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
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