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
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
- Ismerkedés a Python szintaxissal
- Tensorflow, PyTorch vagy más gépi tanulási keretrendszerben szerzett tapasztalat
- AWS-fiók a szükséges erőforrásokkal
Közönség
- Fejlesztők
- Adattudósok
35 Órák
Vélemények (1)
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.
