Kurzusleírás
Bevezetés
- Kubeflow a Azure-on, illetve a helyszíni és más nyilvános felhőszolgáltatóknál
A Kubeflow jellemzők és felépítés áttekintése
A telepítési folyamat áttekintése
Egy Azure fiók aktiválása
GPU-kompatibilis virtuális gépek előkészítése és indítása
Felhasználói szerepkörök és engedélyek beállítása
Építési környezet előkészítése
TensorFlow Modell és adatkészlet kiválasztása
Csomagolja a kódot és a kereteket Docker képbe
Kubernetes Klaszter beállítása AKS használatával
A képzési és érvényesítési adatok szakaszosítása
Kubeflow Csővezetékek konfigurálása
Képzési munka indítása.
A képzési munka megjelenítése futásidőben
Takarítás a munka befejezése után
Hibaelhárítás
Összefoglalás, és következtetés
Követelmények
- A gépi tanulási koncepciók megértése.
- A számítási felhő fogalmainak ismerete.
- A konténerek (Docker) és a hangszerelés (Kubernetes) általános ismerete.
- Némi Python programozási tapasztalat hasznos.
- Parancssoros munkatapasztalat.
Közönség
- Adattudományi mérnökök.
- DevOps mérnökök, akik érdeklődnek a gépi tanulási modell bevezetésében.
- Infrastruktúramérnökök, akik érdeklődnek a gépi tanulási modell bevezetése iránt.
- Szoftvermérnökök, akik automatizálni kívánják a gépi tanulási funkciók integrációját és telepítését alkalmazásaikkal.
Vélemények (3)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurzus - MLflow
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™
Kurzus - Kubeflow
The course, Trainer