Praktyczne szkolenia na żywo z Kubeflow pokazują jak używać platformy do tworzenia, wdrażania i zarządzania przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes. Kubeflow został zaprojektowany tak, aby umożliwić korzystanie z maszynowych potoków szkoleniowych w celu zaaranżowania skomplikowanych przepływów pracy działających na Kubernetesie. Kubeflow opierał się na wewnętrznej metodzie Google'a polegającej na wdrożeniu modeli TensorFlow na Kubernetesie o nazwie TensorFlow Extended.
Przetłumaczono z www.DeepL.com/Translator (wersja darmowa)
Szkolenie Kubeflow jest dostępne jako "szkolenie stacjonarne" lub "szkolenie online na żywo".
Szkolenie stacjonarne może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Polsce lub w ośrodkach szkoleniowych NobleProg w Polsce. Zdalne szkolenie online odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu DaDesktop .
NobleProg -- Twój lokalny dostawca szkoleń.
Opinie uczestników
Dostosowując się do naszych potrzeb
Sumitomo Mitsui Finance and Leasing Company, Limited
Szkolenie: Kubeflow
Machine Translated
Plany szkoleń z technologii Kubeflow
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
35 godzin
Kubeflow Jest to zestaw narzędzi do tworzenia Machine Learning (ML) na Kubernetes łatwy, przenośny i skalowalny. AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) to usługa zarządzana przez Amazon do obsługi Kubernetes na AWS.
Ten szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (online lub on-site) jest skierowane do deweloperów i naukowców danych, którzy chcą zbudować, rozwijać i zarządzać przepływami pracy w zakresie uczenia się maszynowego Kubernetes.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
-
Instaluj i skonfiguruj Kubeflow w nagłówku i w chmurze za pomocą usługi AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Budować, rozmieszczać i zarządzać przepływami pracy ML opartymi na Docker pojemnikach i Kubernetes.
Wykonaj całe rury uczenia się maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
Używanie Kubeflow do spawania i zarządzania laptopami Jupyter.
Budować szkolenia ML, tuning hiperparametrów i obsługiwanie ładunków roboczych na wielu platformach.
-
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Dużo ćwiczeń i praktyk.
Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
-
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
28 godzin
Kubeflow Jest to ramy dla prowadzenia Machine Learning ładunków roboczych na Kubernetes. TensorFlow jest biblioteką uczenia się maszynowego i Kubernetes jest platformą orchestracyjną do zarządzania aplikacjami z kontenerami.
Ten szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (online lub on-site) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą rozmieszczać Machine Learning ładunki robocze na serwerze AWS EC2.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
-
Instaluj i konfiguruj Kubernetes, Kubeflow i inne niezbędne oprogramowanie na AWS.
Użyj EKS (Elastic Kubernetes Service), aby ułatwić pracę z inicjalizacją klastru Kubernetes w AWS.
Tworzenie i wdrażanie Kubernetes rurociągu do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
Trenować i rozmieszczać TensorFlow modele ML w różnych GPUs i maszyny działające równolegle.
Dostarczanie innych usług zarządzanych przez AWS w celu rozszerzenia aplikacji ML.
-
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Dużo ćwiczeń i praktyk.
Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
-
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
28 godzin
Kubeflow Jest to ramy dla prowadzenia Machine Learning ładunków roboczych na Kubernetes. TensorFlow jest jedną z najpopularniejszych bibliotek uczenia się maszynowego. Kubernetes jest platformą orchestracyjną do zarządzania aplikacjami z kontenerami.
Ten szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (online lub on-site) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą rozmieszczać Machine Learning ładunki robocze do Azure chmury.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
-
Instaluj i konfiguruj Kubernetes, Kubeflow i inne niezbędne oprogramowanie na Azure.
Użyj Azure Kubernetes Usługi (AKS) w celu uproszczenia pracy z inicjalizacją Kubernetes klastru na Azure.
Tworzenie i wdrażanie Kubernetes rurociągu do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
Trenować i rozmieszczać TensorFlow modele ML w różnych GPUs i maszyny działające równolegle.
Dostarczanie innych usług zarządzanych przez AWS w celu rozszerzenia aplikacji ML.
-
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Dużo ćwiczeń i praktyk.
Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
-
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
28 godzin
Kubeflow Jest to ramy dla prowadzenia Machine Learning ładunków roboczych na Kubernetes. TensorFlow jest jedną z najpopularniejszych bibliotek uczenia się maszynowego. Kubernetes jest platformą orchestracyjną do zarządzania aplikacjami z kontenerami.
Ten szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (online lub on-site) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą rozmieszczać Machine Learning ładunki robocze na Google Cloud Platform (GCP).
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
-
Instaluj i konfiguruj Kubernetes, Kubeflow i inne niezbędne oprogramowanie na GCP i GKE.
Użyj GKE (Kubernetes Kubernetes Silnik), aby ułatwić pracę z inicjalizacją Kubernetes klastru na GCP.
Tworzenie i wdrażanie Kubernetes rurociągu do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
Trenować i rozmieszczać TensorFlow modele ML w różnych GPUs i maszyny działające równolegle.
Dostarczanie innych usług GCP w celu rozszerzenia aplikacji ML.
-
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Dużo ćwiczeń i praktyk.
Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
-
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
28 godzin
Kubeflow Jest to ramy dla prowadzenia Machine Learning ładunków roboczych na Kubernetes. TensorFlow jest jedną z najpopularniejszych bibliotek uczenia się maszynowego. Kubernetes jest platformą orchestracyjną do zarządzania aplikacjami z kontenerami.
Ten szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (online lub on-site) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą rozmieszczać Machine Learning ładunki robocze w IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
-
Instaluj i konfiguruj Kubernetes, Kubeflow i inne niezbędne oprogramowanie na IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
Użyj IKS, aby ułatwić inicjalizację klastru Kubernetes w IBM Cloud.
Tworzenie i wdrażanie Kubernetes rurociągu do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
Trenować i rozmieszczać TensorFlow modele ML w różnych GPUs i maszyny działające równolegle.
Dostarczanie innych usług IBM Cloud, aby rozszerzyć aplikację ML.
-
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Dużo ćwiczeń i praktyk.
Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
-
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
28 godzin
Kubeflow to platforma do uruchamiania obciążeń uczenia maszynowego na Kubernetes. TensorFlow jest jedną z najpopularniejszych bibliotek uczenia się maszynowego. Kubernetes jest platformą orchestracyjną do zarządzania aplikacjami z kontenerami. OpenShift jest platformą do rozwoju aplikacji w chmurze, która wykorzystuje Docker kontenery, organizowane i zarządzane przez Kubernetes, na podstawie Red Hat Enterprise Linux.
Ten szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (online lub on-site) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą rozmieszczać Machine Learning obciążenia robocze do OpenShift on-premise lub hybrydowego chmury.
-
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
Umieszczanie i konfiguracja Kubeflow i Kubeflow na klastrze OpenShift.
Użyj OpenShift, aby ułatwić pracę z inicjalizacją Kubernetes klastru.
Tworzenie i wdrażanie rurociągu Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
Trenować i rozmieszczać TensorFlow modele ML w różnych GPUs i maszyny działające równolegle.
Zadzwoń do publicznych usług w chmurze (np. usług AWS) z wnętrza OpenShift, aby rozszerzyć aplikację ML.
-
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Dużo ćwiczeń i praktyk.
Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
-
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
28 godzin
Kubeflow Jest to zestaw narzędzi do tworzenia Machine Learning (ML) na Kubernetes łatwy, przenośny i skalowalny.
Ten szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (online lub on-site) jest skierowane do deweloperów i naukowców danych, którzy chcą zbudować, rozwijać i zarządzać przepływami pracy w zakresie uczenia się maszynowego Kubernetes.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
-
Instalacja i konfiguracja Kubeflow na premisie i w chmurze.
Budować, rozmieszczać i zarządzać przepływami pracy ML opartymi na Docker pojemnikach i Kubernetes.
Wykonaj całe rury uczenia się maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
Używanie Kubeflow do spawania i zarządzania laptopami Jupyter.
Budować szkolenia ML, tuning hiperparametrów i obsługiwanie ładunków roboczych na wielu platformach.
-
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Dużo ćwiczeń i praktyk.
Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
-
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
Aby dowiedzieć się więcej o Kubeflow, proszę odwiedzić: https://github.com/kubeflow/kubeflow
Last Updated:
Nadchodzące szkolenia z technologii Kubeflow
Kubeflow on Azure
2022-12-27 09:00
Wrocław, ul.Ludwika Rydygiera 2a/22
28 godzin
Kubeflow on AWS
2023-01-02 09:00
Wrocław, ul.Ludwika Rydygiera 2a/22
28 godzin
Kubeflow on GCP
2023-01-03 09:00
Wrocław, ul.Ludwika Rydygiera 2a/22
28 godzin
Kubeflow on IBM Cloud
2023-01-09 09:00
Wrocław, ul.Ludwika Rydygiera 2a/22
28 godzin
Kubeflow on OpenShift
2023-01-09 09:00
Wrocław, ul.Ludwika Rydygiera 2a/22
28 godzin
Other regions
Other countries
Konsultacje
Szkolenie Kubeflow, Kubeflow boot camp, Szkolenia Zdalne Kubeflow, szkolenie wieczorowe Kubeflow, szkolenie weekendowe Kubeflow, Kurs Kubeflow,Kursy Kubeflow, Trener Kubeflow, instruktor Kubeflow, kurs zdalny Kubeflow, edukacja zdalna Kubeflow, nauczanie wirtualne Kubeflow, lekcje UML, nauka przez internet Kubeflow, e-learning Kubeflow, kurs online Kubeflow, wykładowca Kubeflow
