Kursplan
Introduksjon
- Kubeflow på IKS vs on-premise vs på andre offentlige skyleverandører
Oversikt over Kubeflow funksjoner på IBM Cloud
- IKS IBM Cloud Object Storage
Oversikt over miljøoppsett
- Forberede virtuelle maskiner Sette opp en Kubernetes klynge
Oppsett Kubeflow on IBM Cloud
- Installerer Kubeflow gjennom IKS
Koding av modellen
- Velge en ML-algoritme Implementering av en TensorFlow CNN-modell
Leser dataene
- Accessav MNIST-datasettet
Rørledninger på IBM Cloud
- Sette opp en ende-til-ende Kubeflow rørledning Tilpasse Kubeflow rørledninger
Kjører en ML-treningsjobb
- Trening av en MNIST-modell
Utplassering av modellen
- Kjører TensorFlow Servering på IKS
Integrering av modellen i en webapplikasjon
- Opprette en prøveapplikasjon Sende prediksjonsforespørsler
Administrerer Kubeflow
- Overvåking med Tensorboard Administrere logger
Sikring av en Kubeflow klynge
- Sette opp autentisering og autorisasjon
Feilsøking
Oppsummering og konklusjon
Krav
- En forståelse av konsepter for maskinlæring.
- Kunnskap om cloud computing konsepter.
- En generell forståelse av containere (Docker) og orkestrering (Kubernetes).
- Noe Python programmeringserfaring er nyttig.
- Erfaring med å jobbe med en kommandolinje.
Publikum
- Datavitenskapelige ingeniører.
- DevOps ingeniører som er interessante i utrulling av maskinlæringsmodeller.
- Infrastrukturingeniører som er interessante i utrulling av maskinlæringsmodeller.
- Programvareingeniører som ønsker å automatisere integrering og distribusjon av maskinlæringsfunksjoner med applikasjonen deres.
Testimonials (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurs - MLflow
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.