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Programa do Curso

Introdução ao Kubeflow

  • Compreensão da missão e da arquitetura do Kubeflow
  • Visão geral dos componentes centrais e do ecossistema
  • Opções de implantação e capacidades da plataforma

Trabalhando com o Dashboard do Kubeflow

  • Navegação pela interface do usuário
  • Gerenciamento de notebooks e espaços de trabalho
  • Integração de armazenamento e fontes de dados

Fundamentos do Kubeflow Pipelines

  • Estrutura de pipeline e design de componentes
  • Criação de pipelines com o SDK Python
  • Execução, agendamento e monitoramento de execuções de pipeline

Treinamento de Modelos de ML no Kubeflow

  • Padrões de treinamento distribuído
  • Uso de TFJob, PyTorchJob e outros operadores
  • Gerenciamento de recursos e autoscaling no Kubernetes

Serving de Modelos com Kubeflow

  • Visão geral do KFServing / KServe
  • Implantação de modelos com runtimes personalizados
  • Gerenciamento de revisões, escalonamento e roteamento de tráfego

Gerenciamento de Fluxos de Trabalho de ML no Kubernetes

  • Versionamento de dados, modelos e artefatos
  • Integração de CI/CD para pipelines de ML
  • Segurança e controle de acesso baseado em papéis

Boas Práticas para ML em Produção

  • Design de padrões de fluxo de trabalho confiáveis
  • Observabilidade e monitoramento
  • Solução de problemas comuns do Kubeflow

Tópicos Avançados (Opcional)

  • Ambientes multi-tenant do Kubeflow
  • Cenários de implantação híbrida e multi-cluster
  • Extensão do Kubeflow com componentes personalizados

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de aplicações em contêineres
  • Experiência com fluxos de trabalho básicos de linha de comando
  • Familiaridade com os conceitos do Kubernetes

Público-Alvo

  • Profissionais de ML
  • Cientistas de dados
  • Equipes de DevOps novas no Kubeflow
 14 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

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