Programa del Curso
Introducción
- Kubeflow on OpenShift Frente a los servicios gestionados en la nube pública
Descripción general de Kubeflow on OpenShift
- Contenedores de lectura de código
- Opciones de almacenamiento
Información general sobre la configuración del entorno
- Configuración de un clúster Kubernetes
Configuración Kubeflow on OpenShift
- Instalación Kubeflow
Codificación del modelo
- Elección de un algoritmo de ML
- Implementación de un modelo TensorFlow CNN
Lectura de los datos
- AccessCreación de un conjunto de datos
Canalizaciones de Kubeflow en OpenShift
- Configuración de una canalización de un extremo a otro Kubeflow
- Personalización Kubeflow de canalizaciones
Ejecución de un trabajo de entrenamiento de ML
- Entrenamiento de un modelo
Implementación del modelo
- Ejecución de un modelo entrenado en OpenShift
Integración del modelo en una aplicación web
- Creación de una aplicación de ejemplo
- Envío de solicitudes de predicción
Administración Kubeflow
- Monitoreo con Tensorboard
- Administración de registros
Protección de un clúster Kubeflow
- Configuración de la autenticación y la autorización
Solución de problemas
Resumen y Conclusión.
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático.
- Conocimiento de los conceptos de computación en la nube.
- Conocimientos generales de contenedores (Docker) y orquestación (Kubernetes).
- Algo de Python experiencia en programación es útil.
- Experiencia trabajando con una línea de comandos.
Audiencia
- Ingenieros en ciencia de datos.
- DevOps Ingenieros interesados en la implementación de modelos de aprendizaje automático.
- Ingenieros de infraestructura interesados en la implementación de modelos de aprendizaje automático.
- Ingenieros de software que deseen automatizar la integración y el despliegue de funciones de aprendizaje automático con su aplicación
Testimonios (3)
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.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life™
Curso - Kubeflow
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