Programa do Curso
Introdução ao Kubeflow
- Compreensão da missão e arquitetura do Kubeflow
- Componentes principais e visão geral do ecossistema
- Opções de implantação e capacidades da plataforma
Trabalhando com o Kubeflow Dashboard
- Navegação na interface do usuário
- Gerenciamento de notebooks e workspaces
- Integração de armazenamento e fontes de dados
Fundamentos dos Kubeflow Pipelines
- Estrutura de pipeline e design de componentes
- Criação de pipelines com Python SDK
- Execução, agendamento e monitoramento de execuções de pipeline
Treinando Modelos de ML no Kubeflow
- Padrões de treinamento distribuído
- Uso de TFJob, PyTorchJob e outros operadores
- Gerenciamento de recursos e escalonamento automático no Kubernetes
Servindo Modelos com Kubeflow
- Visão geral do KFServing / KServe
- Implantação de modelos com runtimes personalizados
- Gerenciamento de revisões, escalonamento e roteamento de tráfego
Gerenciando Fluxos de Trabalho de ML no Kubernetes
- Versão de dados, modelos e artefatos
- Integração de CI/CD para pipelines de ML
- Segurança e controle de acesso baseado em funções
Melhores Práticas para ML em Produção
- Design de padrões de fluxo de trabalho confiáveis
- Observabilidade e monitoramento
- Solução de problemas comuns do Kubeflow
Tópicos Avançados (Opcionais)
- 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 containerizadas
- Experiência com fluxos de trabalho básicos de linha de comando
- Familiaridade com conceitos do Kubernetes
Público-Alvo
- Praticantes de ML
- Cientistas de dados
- Equipes DevOps novas no Kubeflow
Treinamento Corporativo Personalizado
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