Programa do Curso
Introdução
- Kubeflow on OpenShift versus serviços gerenciados em nuvem pública
Visão geral de Kubeflow on OpenShift
- Contêineres de leitura de código
- Opções de armazenamento
Visão geral da configuração do ambiente
- Configurando um Kubernetes cluster
Configurando Kubeflow on OpenShift
- Instalando Kubeflow
Codificando o Modelo
- Escolhendo um algoritmo de ML
- Implementando um TensorFlow modelo CNN
Lendo os dados
- Accessing um conjunto de dados
Pipelines Kubeflow em OpenShift
- Configurando um pipeline ponta a ponta Kubeflow
- Personalizando Kubeflow Pipelines
Executando um trabalho de treinamento de ML
- Treinando um modelo
Implantando o modelo
- Executando um modelo treinado em OpenShift
Integrando o modelo em um aplicativo da Web
- Criando um aplicativo de amostra
- Enviando solicitações de previsão
Administração Kubeflow
- Monitoramento com Tensorboard
- Gerenciando registros
Protegendo um Kubeflow Cluster
- Configurando autenticação e autorização
Solução 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
Declaração de Clientes (4)
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™
Curso - Kubeflow
A disponibilidade do ambiente de trabalho virtual como uma espécie de "caixa de areia" para os participantes poderem experimentar é óptima!
Benedict - Questronix Corporation
Curso - OpenShift 4 for Administrators
Machine Translated
muitas ferramentas adicionais
Adam - ENIGMA SOI SP. Z O.O.
Curso - OKD (Origin Kubernetes Distribution) for Administrators
Machine Translated
Very updated approach or api (tensorflow, kera, tflearn) to do machine learning