Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Úvod

Přehled funkcí a komponent Kubeflow

  • Kontejnery, manifesty apod.

Přehled pipeline strojového učení

  • Trénink, testování, ladění, nasazování apod.

Nasazení Kubeflow do klastru Kubernetes

  • Příprava prováděcího prostředí (tréninkový klastr, produkční klastr apod.)
  • Stahování, instalace a přizpůsobování.

Spouštění pipeline strojového učení v Kubernetes

  • Sestavení pipeline v TensorFlow.
  • Sestavení pipeline v PyTorch.

Vizualizace výsledků

  • Export a vizualizace metrik pipeline

Přizpůsobení prováděcího prostředí

  • Přizpůsobení technického stacku pro různé infrastruktury
  • Aktualizace nasazení Kubeflow

Spouštění Kubeflow na veřejných cloudech

  • AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform

Správa produkčních workflowů

  • Práce s metodologií GitOps
  • Plánování úloh
  • Generování Jupyter notebooků

Odstraňování chyb (Troubleshooting)

Shrnutí a závěr

Požadavky

  • Známost syntaxe jazyka Python
  • Zkušenosti s TensorFlow, PyTorch nebo jiným frameworkem strojového učení
  • Účet u veřejného poskytovatele cloudových služeb (volitelné)

Cílová skupina

  • Vývojáři
  • Data scientisti
 28 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie