Kubeflow Počítačové Kurzy

Kubeflow je soubor nástrojů pro vytváření Machine Learning (ML) na Kubernetes snadné, přenosné a skalovatelné. AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) je Amazon řízená služba pro spuštění Kubernetes na AWS.

Tento výcvik vedený instruktorem, naživo (online nebo on-site) je zaměřen na vývojáře a vědce údajů, kteří chtějí vytvořit, rozvíjet a spravovat pracovní toky strojového učení Kubernetes.

Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:

Instalace a nastavení Kubeflow v předmětu a v cloudu pomocí služby AWS EKS (Elastic Kubernetes Service). Vytvořte, rozložte a spravujte pracovní toky ML na základě Docker kontejnerů a Kubernetes. Proveďte celé potrubí strojového učení v různých architektonických a cloudových prostředích. Použití Kubeflow pro špionáž a správu notebooku Jupyter. Build ML trénink, hyperparametr tuning, a obsluhovat pracovní zatížení na více platformách.

Formát kurzu

Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.

Možnosti personalizace kurzu

Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.

Kubeflow Je to rámec pro běh Machine Learning pracovní zátěže na Kubernetes. TensorFlow je knihovna strojového učení a Kubernetes je orchestrativní platforma pro řízení kontejnerizovaných aplikací.

Tento výcvik vedený instruktorem (online nebo on-site) je zaměřen na inženýry, kteří chtějí rozdělit Machine Learning pracovní zatížení na server AWS EC2.

Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:

Instalace a konfigurace Kubernetes, Kubeflow a jiného potřebného softwaru na AWS. Použijte EKS (Elastic Kubernetes Service), abyste zjednodušili práci iniciování klastru Kubernetes na AWS. Vytvořit a rozvíjet Kubernetes potrubí pro automatizaci a řízení modelů ML ve výrobě. Trénovat a rozvíjet TensorFlow ML modely přes více GPUs a stroje běžící v paralelě. Využijte další služby spravované společností AWS, abyste rozšířili aplikaci ML.

Formát kurzu

Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.

Možnosti personalizace kurzu

Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.

Kubeflow Je to rámec pro běh Machine Learning pracovní zátěže na Kubernetes. TensorFlow je jednou z nejpopulárnějších knihoven strojového učení. Kubernetes je orchestrální platforma pro řízení kontejnerizovaných aplikací.

Tento výcvik vedený instruktorem (online nebo on-site) je zaměřen na inženýry, kteří chtějí rozdělit Machine Learning pracovní zatížení do Azure cloudu.

Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:

Instalace a konfigurace Kubernetes, Kubeflow a další potřebné software na Azure. Použijte Azure Kubernetes Službu (AKS) k zjednodušení práce iniciování Kubernetes klastru na Azure. Vytvořit a rozvíjet Kubernetes potrubí pro automatizaci a řízení modelů ML ve výrobě. Trénovat a rozvíjet TensorFlow modely ML přes více GPUs a stroje běžící v paralelě. Využijte další služby spravované společností AWS, abyste rozšířili aplikaci ML.

Formát kurzu

Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.

Možnosti personalizace kurzu

Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.

Kubeflow Je to rámec pro běh Machine Learning pracovní zátěže na Kubernetes. TensorFlow je jednou z nejpopulárnějších knihoven strojového učení. Kubernetes je orchestrální platforma pro řízení kontejnerizovaných aplikací.

Tento výcvik vedený instruktorem (online nebo on-site) je zaměřen na inženýry, kteří chtějí rozdělit Machine Learning pracovní zatížení na Google Cloud Platform (GCP).

Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:

Instalace a konfigurace Kubernetes, Kubeflow a další potřebné software na GCP a GKE. Použijte GKE (Kubernetes Kubernetes Engine) k zjednodušení práce iniciování Kubernetes klastru na GCP. Vytvořit a rozvíjet Kubernetes potrubí pro automatizaci a řízení modelů ML ve výrobě. Trénovat a rozvíjet TensorFlow ML modely přes více GPUs a stroje běžící v paralelě. Využijte další služby GCP k rozšíření aplikace ML.

Formát kurzu

Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.

Možnosti personalizace kurzu

Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.

Kubeflow Je to rámec pro běh Machine Learning pracovní zátěže na Kubernetes. TensorFlow je jednou z nejpopulárnějších knihoven strojového učení. Kubernetes je orchestrální platforma pro řízení kontejnerizovaných aplikací.

Tento výcvik vedený instruktorem (online nebo on-site) je zaměřen na inženýry, kteří chtějí rozdělit Machine Learning pracovní zatížení do IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).

Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:

Instalace a konfigurace Kubernetes, Kubeflow a jiného potřebného softwaru na IBM Cloud Kubernetes Service (IKS). Použijte IKS, abyste zjednodušili práci iniciování Kubernetes klastru na IBM Cloud. Vytvořit a rozvíjet Kubernetes potrubí pro automatizaci a řízení modelů ML ve výrobě. Trénovat a rozvíjet TensorFlow ML modely přes více GPUs a stroje běžící v paralelě. Využijte další služby IBM Cloud k rozšíření aplikace ML.

Formát kurzu

Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.

Možnosti personalizace kurzu

Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.

Kubeflow Je to rámec pro spuštění Machine Learning pracovní zátěže na Kubernetes. TensorFlow je jednou z nejpopulárnějších knihoven strojového učení. Kubernetes je orchestrální platforma pro řízení kontejnerizovaných aplikací. OpenShift je platformou pro vývoj aplikací v cloudu, která používá kontejnery Docker, které jsou organizovány a řízeny Kubernetes, na základě společnosti Red Hat Enterprise Linux.

Tento výcvik vedený instruktorem (online nebo on-site) je zaměřen na inženýry, kteří chtějí rozdělit Machine Learning pracovní zatížení do OpenShift on-premise nebo hybridního cloudu.

Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni: Vybírejte a nastavte Kubernetes a Kubeflow na Kubeflow klastru. Použijte OpenShift k zjednodušení práce iniciování Kubernetes klastru. Vytvořit a rozvíjet Kubernetes potrubí pro automatizaci a řízení modelů ML ve výrobě. Trénovat a rozvíjet TensorFlow ML modely přes více GPUs a stroje běžící v paralelě. Zavolejte veřejné cloudové služby (např. služby AWS) zevnitř OpenShift k rozšíření aplikace ML.

Formát kurzu

Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.

Možnosti personalizace kurzu

Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.

Kubeflow je soubor nástrojů pro vytváření Machine Learning (ML) na Kubernetes snadné, přenosné a skalovatelné.

Tento výcvik vedený instruktorem, naživo (online nebo on-site) je zaměřen na vývojáře a vědce údajů, kteří chtějí vytvořit, rozvíjet a spravovat pracovní toky strojového učení Kubernetes.

Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:

Instalace a nastavení Kubeflow na předměstí a v cloudu. Vytvořte, rozložte a spravujte pracovní toky ML na základě Docker kontejnerů a Kubernetes. Proveďte celé potrubí strojového učení v různých architektonických a cloudových prostředích. Použití Kubeflow pro špionáž a správu notebooku Jupyter. Build ML trénink, hyperparametr tuning, a obsluhovat pracovní zatížení na více platformách.

Formát kurzu

Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.

Možnosti personalizace kurzu

Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali. Chcete-li se dozvědět více o Kubeflow, navštivte prosím: https://github.com/kubeflow/kubeflow