Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés
- Bevezetés a Kubernetes-be
- A Kubeflow jellemzői és felépítése áttekintése
- Kubeflow az AWS-en a helyszíni és más nyilvános felhőszolgáltatók között
Fürt beállítása AWS EKS használatával
Helyszíni fürt beállítása Microk8s használatával
A Kubernetes telepítése GitOps megközelítéssel
Adattárolási megközelítések
Kubeflow Pipeline létrehozása
Csővezeték elindítása
Kimeneti műtermékek meghatározása
Metaadatok tárolása adatkészletekhez és modellekhez
Hiperparaméter hangolás a TensorFlow segítségével
Az eredmények vizualizálása és elemzése
Több GPU képzés
Következtetési kiszolgáló létrehozása ML modellek telepítéséhez
A JupyterHub használata
Networking és Load Balancing
Kubernetes Klaszter automatikus méretezése
Hibaelhárítás
Összefoglalás, és következtetés
Követelmények
- Ismerkedés a Python szintaxissal
- Tensorflow, PyTorch vagy más gépi tanulási keretrendszerben szerzett tapasztalat
- AWS-fiók a szükséges erőforrásokkal
Közönség
- Fejlesztők
- Adattudósok
35 Órák
Vélemények (1)
I élveztem a részvételt a Kubeflow képzésen, amelyet távolról tartottak. Ez a képzés lehetővé tette számomra, hogy megfossam az AWS szolgáltatások, a K8s, és az összes Kubeflow-hoz tartozó devOps eszköz ismereteit, amelyek a tárgy megfelelő megközelítéséhez szükségesek. Köszönöm Malawski Marcinnek a kitartását és a szakmai hozzáállását a képzés és a legjobb gyakorlatok tanácsai során. Malawski különböző szempontokból közelíti meg a tárgyat, különböző telepítési eszközök Ansible, EKS kubectl, Terraform. Most biztos vagyok benne, hogy a megfelelő alkalmazási területre léptek.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Kurzus - Kubeflow
Gépi fordítás
