Kubeflow Treningskurs

Dette instruktørførte, live-kurset i Norge (online eller plassert) er rettet mot ingeniører som ønsker å deploye maskinlæringslast til en AWS EC2 server.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurere Kubernetes, Kubeflow og andre nødvendige programvare på AWS.
• Bruk EKS (Elastic Kubernetes Service) for å forenkle initialiseringen av en Kubernetes-klynge på AWS.
• Opprette og deploye en Kubernetes-pipeline for automatisering og administrasjon av ML-modeller i produksjon.
• Trene og deploye TensorFlow-ML-modeller over flere GPUs og maskiner som kjører parallelt.
• Utnytte andre AWS-håndterte tjenester for å utvide en ML-applikasjon.

Dette instruktørførte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å distribuere maskinlæringoppgaver til Azure-clouden.

Etter denne treningen vil deltakerne kunne:

Kubeflow er et open-source-plattform designet for å forenkle bygging, trening og distribusjon av maskinlæringsoppgaver på Kubernetes.

Dette instruktørbaserte, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot beginner- til mellomnivå profesjonelle som ønsker å bygge pålitelige ML-arbeidsflyter ved hjelp av Kubeflow.

Etter fullføring av denne treningen, vil deltakerne ha oppnådd ferdighetene til å:

• Navigere i Kubeflow-økosystemet og kjernekomponenter.
• Bygge gjentakelige arbeidsflyter med Kubeflow Pipelines.
• Kjøre skalerbare treningstasker på Kubernetes.
• Serve maskinlæringsmodeller effektivt ved hjelp av Kubeflow Serving.

Kursformat

• Veiledede presentasjoner og kolaborative diskusjoner.
• Hands-on lab med reelle Kubeflow-komponenter.
• Praktiske øvelser for å bygge end-to-end ML-arbeidsflyter.

Kursanpassningsalternativer

• Tilpassede versjoner av denne treningen kan arrangeres for å tilpasses teamets teknologistakk og prosjektbehov.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bygge, distribuere og administrere arbeidsflyter for maskinlæring på Kubernetes.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubeflow på stedet og i skyen.
• Bygg, distribuer og administrer ML-arbeidsflyter basert på Docker containere og Kubernetes.
• Kjør hele maskinlæringspipelines på forskjellige arkitekturer og skymiljøer.
• Bruke Kubeflow til å skape og administrere Jupyter-notatbøker.
• Bygg ML-trening, justering av hyperparametere og betjening av arbeidsbelastninger på tvers av flere plattformer.