
Helyi, oktató által vezetett élő Kubeflow képzések bizonyítaniuk interaktív gyakorlati feladatok, hogyan kell használni Kubeflow létrehozását, telepítését, és kezelheti a gépi tanulási munkafolyamatokat a Kubernetes . Kubeflow edzés „helyszíni élő Kubeflow ” vagy „távoli élő Kubeflow ” érhető el. A helyszíni élő képzéseket helyi ügyfelek területén lehet végrehajtani Magyarország vagy a NobleProg vállalati képzési központjain Magyarország . A távoli élő képzést interaktív, távoli asztalon végzik. NobleProg - a helyi képzési szolgáltató
Machine Translated
Vélemények
Beállítása igényeinkhez
Sumitomo Mitsui Finance and Leasing Company, Limited
Kurzus: Kubeflow
Machine Translated
Kubeflow Course Outlines
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) célja a fejlesztők és az adattudósok, akik szeretnék építeni, telepíteni, és kezelni a gépi tanulás munkafolyamatok Kubernetes.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
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.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) olyan mérnökökre irányul, akik Machine Learning munkaköltségeket szeretnének telepíteni egy AWS EC2 szerverre.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
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.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy on-site) olyan mérnökökre irányul, akik Machine Learning munkaköltségeket szeretnének telepíteni a Azure felhőre.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
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.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy on-site) olyan mérnökökre irányul, akik Machine Learning munkaköltségeket szeretnének telepíteni a Google Cloud Platform (GCP) területére.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
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.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy on-site) olyan mérnökökre irányul, akik Machine Learning munkaköltségeket kívánnak elhelyezni az IBM Cloud Kubernetes Szolgáltatás (IKS).
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
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.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy on-site) olyan mérnökökre irányul, akik Machine Learning munkaköltségeket szeretnének elhelyezni egy OpenShift on-premise vagy hibrid felhőre.
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.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) célja a fejlesztők és az adattudósok, akik szeretnék építeni, telepíteni, és kezelni a gépi tanulás munkafolyamatok Kubernetes.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
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.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
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: