Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Giriş
Kubeflow Özellikleri ve Bileşenlerine Genel Bakış
- Konteynerler, manifestler vb.
Machine Learning İşlem Hattına Genel Bakış
- Eğitim, test, ayarlama, dağıtım vb.
Kubeflow'yı Kubernetes Kümesine Dağıtma
- Yürütme ortamını hazırlama (eğitim kümesi, üretim kümesi vb.)
- İndirme, yükleme ve özelleştirme.
Kubernetes Üzerinde Machine Learning İşlem Hattını Çalıştırma
- TensorFlow işlem hattı oluşturma.
- PyTorch işlem hattı oluşturma.
Sonuçları Görselleştirme
- İşlem hattı metriklerini dışa aktarma ve görselleştirme
Yürütme Ortamını Özelleştirme
- Çeşitli altyapılar için yığını özelleştirme
- Kubeflow dağıtımını yükseltme
Halka Açık Bulutlarda Kubeflow Çalıştırma
- AWS, Microsoft Azure, Google Bulut Platformu
Üretim İş Akışlarını Yönetme
- GitOps metodolojisi ile çalıştırma
- İşleri zamanlama
- Jupyter not defterleri oluşturma
Sorun Giderme
Özet ve Sonuç
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Python sözdizimi bilgisi
- Tensorflow, PyTorch veya diğer makine öğrenimi çerçevesi deneyimi
- Herkese açık bir bulut sağlayıcısı hesabı (isteğe bağlı)
Hedef Kitle
- Geliştiriciler
- Veri bilimcileri
28 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (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.
