Szkolenia Kubeflow w łódzkie

Kubeflow to platforma open-source zaprojektowana do ułatwienia budowania, trenowania i wdrażania obciążeń machine learning na Kubernetes.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów początkujących i pośrednio zaawansowanych, którzy chcą tworzyć niezawodne przepływy pracy ML przy użyciu Kubeflow.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy zdobędą umiejętności pozwalające na:

• Nawigację w ekosystemie Kubeflow i podstawowych komponentach.
• Tworzenie powtarzalnych przepływów pracy za pomocą Kubeflow Pipelines.
• Uruchamianie skalowalnych zadań trenujących na Kubernetes.
• Efektywne wdrażanie modeli machine learning za pomocą Kubeflow Serving.

Format kursu

• Kierowane prezentacje i kollaboracyjne dyskusje.
• Ćwiczenia praktyczne z użyciem rzeczywistych komponentów Kubeflow.
• Praktyczne ćwiczenia do budowania kompletnych przepływów pracy ML.

Opcje dostosowywania kursu

• Dostosowane wersje tego szkolenia mogą być zorganizowane, aby pasowały do stosunków technologicznych i wymagań projektowych Twojej grupy.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w łódzkie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze za pomocą AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
• Uruchamianie całych potoków uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarny) jest skierowany do inżynierów, którzy chcą wdrożyć obciążenia Machine Learning na serwerze AWS EC2.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow i inne wymagane oprogramowanie na AWS.
• Używać EKS (Elastic Kubernetes Service), aby uprościć pracę z inicjowaniem klastra Kubernetes na AWS.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w środowisku produkcyjnym.
• Trenować i wdrażać modele TensorFlow ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystywać inne zarządzane usługi AWS, aby rozszerzyć aplikację ML.

Ten prowadzony przez instruktora, live szkolenie w łódzkie (online lub stacjonarny) jest skierowany do inżynierów, którzy chcą wdrożyć obciążenia Machine Learning na chmurze Azure.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Kubernetes, Kubeflow oraz inne potrzebne oprogramowanie na Azure.
• Korzystać z usługi Azure Kubernetes Service (AKS), aby uprościć pracę inicjalizacji klastra Kubernetes na Azure.
• Tworzyć i wdrażać potoki Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w środowisku produkcyjnym.
• Trenować i wdrażać modele TensorFlow ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Korzystać z innych zarządzanych usług AWS, aby rozszerzyć aplikację ML.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w łódzkie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w Kubernetes.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Kubeflow na miejscu i w chmurze.
• Budować, wdrażać i zarządzać przepływami pracy ML w oparciu o kontenery Docker i Kubernetes.
• Uruchamiać całe potoki uczenia maszynowego w różnych architekturach i środowiskach chmurowych.
• Używanie Kubeflow do tworzenia i zarządzania notatnikami Jupyter.
• Tworzenie szkoleń ML, dostrajanie hiperparametrów i obsługiwanie obciążeń na wielu platformach.