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Programa do Curso
Introdução
- Introdução a Kubernetes
- Visão geral de Kubeflow Características e arquitetura
- Kubeflow no AWS vs no local vs em outros provedores de nuvem pública
Configuração de um cluster usando o AWS EKS
Configurando um cluster no local usando Microk8s
Implantação de Kubernetes usando uma abordagem GitOps
Abordagens de armazenamento de dados
Criando um pipeline Kubeflow
Acionando um pipeline
Definindo artefatos de saída
Armazenamento de metadados para conjuntos de dados e modelos
Ajuste de hiperparâmetros com TensorFlow
Visualizando e analisando os resultados
Formação multi-GPU
Criando um servidor de inferência para implantar modelos de ML
Trabalhando com o JupyterHub
Networking e balanceamento de carga
Escalonamento automático de um cluster Kubernetes
Resolução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Familiaridade com a sintaxe Python
- Experiência com Tensorflow, PyTorch ou outra estrutura de aprendizagem automática
- Uma conta AWS com os recursos necessários
Público
- Programadores
- Cientistas de dados
35 Horas
Declaração de Clientes (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.
