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 Cascais ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Cascais. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Eurostars Cascais Hotel
35-35A, Travessa da Republica, 35 -35A Cascais 2750-475 Portugal, Cascais, Portugal, 2750-475 Portugal
O Eurostars Cascais 4* está preparado para acolher todo o tipo de eventos e reuniões. Dispõe de 4 completas salas que se p...
O Eurostars Cascais 4* está preparado para acolher todo o tipo de eventos e reuniões. Dispõe de 4 completas salas que se podem dividir com painéis, com luz natural e com acesso à zona ajardinada da piscina. Além disso, estão dotadas da mais alta tecnologia como: portas insonorizadas com olho mágico, sinalização dinâmica para identificar a empresa e projetor de slides
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem usando o AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
Executar pipelines de aprendizagem automática completos em diversas arquitecturas e ambientes de nuvem.
Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem.
Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning em um servidor AWS EC2.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários na AWS.
Use o EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes na AWS.
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.
Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning na nuvem do Azure.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
Use o Serviço de Kubernetes do Azure (AKS) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
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.
Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em < loc & gt; (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning no Google Cloud Platform (GCP).
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários no GCP e no GKE.
Use o GKE (Kubernetes Kubernetes Engine) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster Kubernetes no GCP.
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.
Utilizar outros serviços do GCP para estender um aplicativo de ML.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning no IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários no IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
Utilizar o IKS para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster Kubernetes no IBM Cloud.
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.
Utilizar outros serviços do IBM Cloud para estender um aplicativo de ML.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning em uma nuvem OpenShift local ou híbrida.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar Kubernetes e Kubeflow em um cluster OpenShift.
Usar OpenShift para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster Kubernetes.
Criar e implantar um pipeline Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML em produção.
Treinar e implementar TensorFlow modelos de ML em vários GPUs e máquinas a funcionar em paralelo.
Chamar serviços de nuvem pública (por exemplo, serviços AWS) de dentro de OpenShift para estender um aplicativo de ML.
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Declaração de Clientes (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™
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