Programa do Curso

Introdução

  • Kubeflow no GCK vs no local vs noutros fornecedores de serviços de nuvem pública

Visão geral das características de Kubeflow no GCP

  • Gestão declarativa de recursos
  • Escalonamento automático do GKE para cargas de trabalho de aprendizado de máquina (ML)
  • Conexões seguras com o Jupyter
  • Registos persistentes para depuração e resolução de problemas
  • GPUs e TPUs para acelerar as cargas de trabalho

Visão geral da configuração do ambiente

  • Preparação da máquina virtual
  • Kubernetes configuração do cluster
  • Instalação do Kubeflow

Implantação Kubeflow

  • Implantação Kubeflow on GCP
  • Implementar o Kubeflow em ambientes locais e na nuvem
  • Implementar o Kubeflow no GKE
  • Configurar um domínio personalizado no GKE

Pipelines no GCP

  • Configurar um pipeline Kubeflow de ponta a ponta
  • Personalizar Kubeflow pipelines

Proteger um cluster Kubeflow

  • Configurar a autenticação e a autorização
  • Utilizar controlos de serviço VPC e GKE privado

Armazenar, Accessing, Gerir dados

  • Compreender os sistemas de ficheiros partilhados e o Network Attached Storage (NAS)
  • Utilizar serviços de armazenamento de ficheiros geridos no GCE

Executar um trabalho de formação ML

  • Treinar um modelo MNIST

Administração Kubeflow

  • Registo e monitorização

Resolução de problemas

Resumo e conclusão

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos de aprendizagem automática.
  • Conhecimento dos conceitos de computação em nuvem.
  • Um entendimento geral de contêineres (Docker) e orquestração (Kubernetes).
  • Alguma experiência de programação Python é útil.
  • Experiência de trabalho com uma linha de comando.

Público

  • Engenheiros de ciência de dados.
  • DevOps engenheiros interessados na implantação de modelos de aprendizado de máquina.
  • Engenheiros de infraestrutura interessados na implantação de modelos de aprendizado de máquina.
  • Engenheiros de software que desejam automatizar a integração e a implantação de recursos de aprendizado de máquina com seu aplicativo.
  28 horas
 

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