Kubeflow Training Courses

Kubeflow е набор от инструменти за създаване на Machine Learning (ML) на Kubernetes лесен, преносим и скалиращ. AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) е услуга, управлявана от Amazon за изпълнение на Kubernetes на AWS. Това обучение, ръководено от инструктори, на живо (онлайн или онлайн) е насочено към разработчици и учени на данни, които искат да изграждат, разпространяват и управляват работни потоци за машинно обучение на Kubernetes. В края на обучението участниците ще могат да:

Инсталиране и конфигуриране Kubeflow на предварително и в облака с помощта на AWS EKS (Elastic Kubernetes Service). Изграждане, внедряване и управление на ML работни потоци въз основа на Docker контейнери и Kubernetes. Извършете цели тръби за машинно обучение в различни архитектури и облачни среди. Използвайте Kubeflow за пробиване и управление на Jupyter лаптопи. Изграждане на обучение за ML, хиперпараметри и обслужване на работното натоварване на няколко платформи.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и упражнения. Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.

Kubeflow Това е рамка за изпълнение Machine Learning работно натоварване на Kubernetes. TensorFlow е библиотека за машинно обучение и Kubernetes е оркестрационна платформа за управление на контейнерни приложения. Това обучение, ръководено от инструктори, на живо (онлайн или онлайн) е насочено към инженери, които искат да разпределят Machine Learning работно натоварване на AWS EC2 сървър. В края на обучението участниците ще могат да:

Инсталиране и конфигуриране на Kubernetes, Kubeflow и други необходими софтуер на AWS. Използвайте EKS (Elastic Kubernetes Service) за опростяване на работата по инициализиране на Kubernetes кластер на AWS. Създаване и внедряване на Kubernetes тръбопровод за автоматизиране и управление на ML модели в производството. Тренирайте и разпространявайте TensorFlow ML модели на няколко GPU и машини, които работят паралелно. Предоставяне на други услуги, управлявани от AWS, за да се разшири ML приложение.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и упражнения. Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.

Kubeflow е рамка за изпълнение Machine Learning работно натоварване на Kubernetes. TensorFlow е една от най-популярните библиотеки за машинно обучение. Kubernetes е оркестрационна платформа за управление на контейнерни приложения. Това обучение, ръководено от инструктори, на живо (онлайн или онлайн) е насочено към инженери, които искат да разпределят Machine Learning работни натоварвания в Azure облак. В края на обучението участниците ще могат да:

Инсталиране и конфигуриране на Kubernetes, Kubeflow и други необходими софтуер на Azure. Използвайте Azure Kubernetes Услуга (AKS) за опростяване на работата на инициализиране на Kubernetes кластер на Azure. Създаване и внедряване на Kubernetes тръбопровод за автоматизиране и управление на ML модели в производството. Тренирайте и разпространявайте TensorFlow ML модели на няколко GPU и машини, които работят паралелно. Предоставяне на други услуги, управлявани от AWS, за да се разшири ML приложение.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и упражнения. Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.

Kubeflow е рамка за изпълнение Machine Learning работно натоварване на Kubernetes. TensorFlow е една от най-популярните библиотеки за машинно обучение. Kubernetes е оркестрационна платформа за управление на контейнерни приложения. Това обучение, ръководено от инструктори, на живо (онлайн или онлайн) е насочено към инженери, които искат да разпределят Machine Learning работни натоварвания на Google Cloud Platform (GCP). В края на обучението участниците ще могат да:

Инсталиране и конфигуриране на Kubernetes, Kubeflow и други необходими софтуер на GCP и GKE. Използвайте GKE (Kubernetes Kubernetes двигател) за опростяване на работата на инициализиране на Kubernetes кластер на GCP. Създаване и внедряване на Kubernetes тръбопровод за автоматизиране и управление на ML модели в производството. Трениране и разпространение на TensorFlow ML модели на няколко GPU и машини, които работят паралелно. Предоставяне на други услуги на GCP за разширяване на ML приложение.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и упражнения. Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.

Kubeflow Това е рамка за изпълнение Machine Learning работно натоварване на Kubernetes. TensorFlow е една от най-популярните библиотеки за машинно обучение. Kubernetes е оркестрационна платформа за управление на контейнерни приложения. Това обучение, ръководено от инструктори, на живо (онлайн или онлайн) е насочено към инженери, които желаят да внедрят Machine Learning работно натоварване в IBM Cloud Kubernetes Service (IKS). В края на обучението участниците ще могат да:

Инсталиране и конфигуриране на Kubernetes, Kubeflow и други необходими софтуер на IBM Cloud Kubernetes Service (IKS). Използвайте IKS, за да опростите работата по инициализиране на Kubernetes кластер в IBM Cloud. Създаване и внедряване на Kubernetes тръбопровод за автоматизиране и управление на ML модели в производството. Тренирайте и разпространявайте TensorFlow ML модели на няколко GPU и машини, които работят паралелно. Предоставяне на други услуги на IBM Cloud, за да се разшири ML приложение.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и упражнения. Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.

Kubeflow е рамка за изпълнение на Machine Learning работно натоварване на Kubernetes. TensorFlow е една от най-популярните библиотеки за машинно обучение. Kubernetes е оркестрационна платформа за управление на контейнерни приложения. OpenShift е платформа за разработка на приложения в облака, която използва Docker контейнери, организирани и управлявани от Kubernetes, на основание на Red Hat Enterprise Linux. Това обучение, ръководено от инструктори, на живо (онлайн или онлайн) е насочено към инженери, които искат да разпределят Machine Learning работно натоварване в OpenShift на предварително или хибридно облак.

В края на обучението участниците ще могат да: Върху него се издига и се издига и се издига и се издига и се издига. Използвайте OpenShift за опростяване на работата на инициализиране на Kubernetes кластер. Създаване и внедряване на тръбопровод Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в производството. Тренирайте и разпространявайте TensorFlow ML модели на няколко GPU и машини, които работят паралелно. Обърнете се към публични услуги в облака (напр. услуги на AWS) отвътре OpenShift, за да разширите приложение за ML.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и упражнения. Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.

Kubeflow е набор от инструменти за създаване на Machine Learning (ML) на Kubernetes лесен, преносим и скалиращ. Това обучение, ръководено от инструктори, на живо (онлайн или онлайн) е насочено към разработчици и учени на данни, които искат да изграждат, разпространяват и управляват работни потоци за машинно обучение на Kubernetes. В края на обучението участниците ще могат да:

Инсталиране и конфигуриране Kubeflow на предварително и в облака. Изграждане, внедряване и управление на ML работни потоци въз основа на Docker контейнери и Kubernetes. Извършете цели тръби за машинно обучение в различни архитектури и облачни среди. Използвайте Kubeflow за пробиване и управление на Jupyter лаптопи. Изграждане на обучение за ML, хиперпараметри и обслужване на работното натоварване на няколко платформи.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и упражнения. Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате. За да научите повече за Kubeflow, моля посетете: https://github.com/kubeflow/kubeflow