Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere
- Introducere în Kubernetes
- Prezentare generală a Kubeflow Caracteristici și arhitectură
- Kubeflow pe AWS vs la fața locului vs pe alți furnizori de cloud public
Configurarea unui cluster utilizând AWS EKS
Configurarea unui cluster la fața locului utilizând Microk8s
Implementarea Kubernetes utilizând o abordare GitOps
Abordări privind stocarea datelor
Crearea unei conducte Kubeflow
Declanșarea unei conducte
Definirea artefactelor de ieșire
Stocarea metadatelor pentru seturi de date și modele
Reglarea hiperparametrilor cu TensorFlow
Vizualizarea și analizarea rezultatelor
Pregătire multi-GPU
Crearea unui server de inferență pentru implementarea modelelor ML
Lucrul cu JupyterHub
Networking și echilibrarea încărcării
Scalarea automată a unui cluster Kubernetes
Rezolvarea problemelor
Rezumat și concluzie
Cerințe
- Familiaritate cu sintaxa Python
- Experiență cu Tensorflow, PyTorch sau alt cadru de învățare automată
- Un cont AWS cu resursele necesare
Audiență
- Dezvoltatori
- Oameni de știință în domeniul datelor
35 ore
Mărturii (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.
