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

  • Python szintaxis ismerete
  • Tensorflow, PyTorch vagy más gépi tanulási keretrendszerben szerzett tapasztalat
  • AWS-fiók a szükséges erőforrásokkal

Közönség

  • Fejlesztők
  • Adattudósok
  35 Hours
 

Résztvevők száma


Tanfolyam kezdete

Tanfolyam vége


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Vélemények (1)

Rokon tanfolyam

Rokon kategóriák