Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
План на курса
Въведение
- Kubeflow on OpenShift срещу услуги, управлявани от публичен облак
Преглед на Kubeflow on OpenShift
- Контейнери за четене на код
- Опции за съхранение
Преглед на настройката на средата
- Създаване на Kubernetes клъстер
Настройка Kubeflow on OpenShift
- Инсталиране Kubeflow
Кодиране на модела
- Избор на ML алгоритъм
- Прилагане на TensorFlow CNN модел
Четене на данните
- Accessсъбиране на набор от данни
Kubeflow Pipelines на OpenShift
- Настройване на тръбопровод от край до край Kubeflow.
- Персонализиране на Kubeflow тръбопроводи
Изпълнение на работа за обучение по ML
- Обучение на модел
Разгръщане на модела
- Пускане на обучен модел на OpenShift
Интегриране на модела в уеб приложение
- Създаване на примерно приложение
- Изпращане на заявки за предвиждане
Администриране Kubeflow
- Мониторинг с Tensorboard
- Управление на регистрационни файлове
Осигуряване на Kubeflow клъстер
- Настройка на удостоверяване и оторизация
Отстраняване на неизправности
Обобщение и заключение.
Изисквания
- Разбиране на концепциите за машинно обучение.
- Познаване на концепциите за облачни изчисления.
- Общо разбиране за контейнери (Docker) и оркестрация (Kubernetes).
- Известен Python опит в програмирането е полезен.
- Опит при работа с команден ред.
Публика
- Инженери по наука за данни.
- DevOps инженери, които се интересуват от внедряването на модел за машинно обучение.
- Инфраструктурните инженери се интересуват от внедряването на модели за машинно обучение.
- Софтуерни инженери, желаещи да автоматизират интегрирането и внедряването на функции за машинно обучение със своето приложение
28 Hours
Oтзиви от потребители (4)
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™
Course - Kubeflow
Наличието на виртуалния работен плот като форма на пясъчник, с който участниците могат да се занимават, е страхотно!
Benedict - Questronix Corporation
Course - OpenShift 4 for Administrators
Machine Translated
много допълнителни инструменти
Adam - ENIGMA SOI SP. Z O.O.
Course - OKD (Origin Kubernetes Distribution) for Administrators
Machine Translated
Very updated approach or api (tensorflow, kera, tflearn) to do machine learning
