
Online vagy helyszíni, oktatók által vezetett élő Kubeflow képzések interaktív gyakorlati gyakorlatokon keresztül mutatják be, hogyan lehet a Kubeflow-t a Kubernetes gépi tanulási munkafolyamatainak felépítésére, üzembe helyezésére és kezelésére használni. A Kubeflow képzés "online élő képzés" vagy "helyszíni élő képzés" formájában érhető el. Az online élő képzés (más néven "távoli élő képzés") egy interaktív, távoli asztalon keresztül történik. A helyszíni élő képzés helyben, az ügyfelek telephelyén Magyarország vagy a NobleProg vállalati képzési központjaiban Magyarország. NobleProg – az Ön helyi képzési szolgáltatója
Machine Translated
Kubeflow Course Outlines
-
Telepítse és konfigurálja Kubeflow a prémium és a felhőben az AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) használatával.
Építsen, telepítse és kezelje az ML munkafolyamatokat Docker tartályok és Kubernetes alapján.
Végezze el a teljes gépi tanulási csöveket a különböző építészeteken és felhőkörnyezeteken.
Használja Kubeflow a Jupyter notebookok szivárgására és kezelésére.
Építsen ML képzést, hyperparameter tuningot és kiszolgálja a munkaköltségeket több platformon keresztül.
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
-
Telepítse és konfigurálja Kubernetes, Kubeflow és más szükséges szoftvert az AWS-en.
Az EKS (Elastic Kubernetes Service) használatával egyszerűsíti az AWS-en egy Kubernetes klaszter kezdeményezésének munkáját.
Hozzon létre és telepítsen Kubernetes csővezetéket az ML modellek automatizálására és kezelésére a gyártásban.
Ugrás és telepítés TensorFlow ML modellek több GPU és gépek fut párhuzamosan.
Más AWS-menedzselt szolgáltatások nyújtása az ML alkalmazás kiterjesztéséhez.
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
-
Telepítse és konfigurálja Kubernetes, Kubeflow és más szükséges szoftvert Azure.
Használja Azure Kubernetes Szolgáltatás (AKS), hogy egyszerűsítse a munkát kezdeményezésére egy Kubernetes csoport Azure.
Hozzon létre és telepítsen Kubernetes csővezetéket az ML modellek automatizálására és kezelésére a gyártásban.
Ugrás és telepítés TensorFlow ML modellek több GPUs és gépek fut párhuzamosan.
Más AWS-menedzselt szolgáltatások nyújtása az ML alkalmazás kiterjesztéséhez.
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
-
Telepítse és konfigurálja Kubernetes, Kubeflow és egyéb szükséges szoftvereket a GCP és a GKE rendszereken.
Használja a GKE (Kubernetes Kubernetes Motor), hogy egyszerűsítse a munkát kezdeményezésére egy Kubernetes klaszter a GCP.
Hozzon létre és telepítsen Kubernetes csővezetéket az ML modellek automatizálására és kezelésére a gyártásban.
Az ML modelleket több GPU és párhuzamosan futó gépeken keresztül vezessük és telepítsük.
Más GCP szolgáltatások nyújtása az ML alkalmazás kiterjesztéséhez.
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
-
Telepítse és konfigurálja Kubernetes, Kubeflow és egyéb szükséges szoftvert az IBM Cloud Kubernetes Szolgáltatáson (IKS).
Használja az IKS-t, hogy megkönnyítse a munka kezdeményezését egy Kubernetes csoportba az IBM Cloud-on.
Hozzon létre és telepítsen Kubernetes csővezetéket az ML modellek automatizálására és kezelésére a gyártásban.
Ugrás és telepítés TensorFlow ML modellek több GPU és gépek fut párhuzamosan.
Más IBM Cloud szolgáltatások nyújtása az ML alkalmazás kiterjesztéséhez.
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
-
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Helyezze be és állítsa be Kubernetes és Kubeflow egy csoportot OpenShift.
Használja OpenShift, hogy egyszerűsítse a munkát a kezdeményezés egy Kubernetes klaszter.
Hozzon létre és telepítsen egy Kubernetes csővezetéket az ML modellek automatizálására és kezelésére a gyártásban.
Ugrás és telepítés TensorFlow ML modellek több GPUs és gépek fut párhuzamosan.
A nyilvános felhőszolgáltatásokat (például az AWS-szolgáltatásokat) innen OpenShift hívja fel, hogy kiterjessze az ML alkalmazást.
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
-
Telepítse és konfigurálja Kubeflow a prémiumban és a felhőben.
Építsen, telepítse és kezelje az ML munkafolyamatokat Docker tartályok és Kubernetes alapján.
Végezze el a teljes gépi tanulási csöveket a különböző építészeteken és felhőkörnyezeteken.
Használja Kubeflow a Jupyter notebookok szivárgására és kezelésére.
Építsen ML képzést, hyperparameter tuningot és kiszolgálja a munkaköltségeket több platformon keresztül.
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Ha többet szeretne megtudni Kubeflow, kérjük, látogasson el: https://github.com/kubeflow/kubeflow
Last Updated: