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
Foundations of MLOps on Kubernetes
- Core concepts of MLOps
- MLOps vs traditional DevOps
- Key challenges of ML lifecycle management
Containerizing ML Workloads
- Packaging models and training code
- Optimizing container images for ML
- Managing dependencies and reproducibility
CI/CD for Machine Learning
- Structuring ML repositories for automation
- Integrating testing and validation steps
- Triggering pipelines for retraining and updates
GitOps for Model Deployment
- GitOps principles and workflows
- Using Argo CD for model deployment
- Version control of models and configurations
Pipeline Orchestration on Kubernetes
- Building pipelines with Tekton
- Managing multi-step ML workflows
- Scheduling and resource management
Monitoring, Logging, and Rollback Strategies
- Tracking data drift and model performance
- Integrating alerting and observability
- Rollback and failover approaches
Automated Retraining and Continuous Improvement
- Designing feedback loops
- Automating scheduled retraining
- Integrating MLflow for tracking and experiment management
Advanced MLOps Architectures
- Multi-cluster and hybrid-cloud deployment models
- Scaling teams with shared infrastructure
- Security and compliance considerations
Summary and Next Steps
Követelmények
- An understanding of Kubernetes fundamentals
- Experience with machine learning workflows
- Knowledge of Git-based development
Audience
- ML engineers
- DevOps engineers
- ML platform teams
14 Órák
Vélemények (3)
türelmes volt és megértette, hogy lemaradunk
Albertina - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Kurzus - Deploying Kubernetes Applications with Helm
Gépi fordítás
Az ML ekoszisztéma nem csak MLFlow-t, hanem Optuna, hyperops, docker és docker-compose is tartalmazza.
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurzus - MLflow
Gépi fordítás
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
