Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduksjon
- Kubeflow on OpenShift kontra offentlige skyadministrerte tjenester
Oversikt over Kubeflow on OpenShift
- Kodelesbeholdere
- Oppbevaringsalternativer
Oversikt over miljøoppsett
- Sette opp en Kubernetes klynge
Oppsett Kubeflow on OpenShift
- Installerer Kubeflow
Koding av modellen
- Velge en ML-algoritme
- Implementering av en TensorFlow CNN-modell
Leser dataene
- Accessi et datasett
Kubeflow Pipelines på OpenShift
- Sette opp en ende-til-ende Kubeflow rørledning
- Tilpasse Kubeflow rørledninger
Kjører en ML-treningsjobb
- Trene en modell
Utplassering av modellen
- Kjøre en trent modell på OpenShift
Integrering av modellen i en webapplikasjon
- Opprette en prøveapplikasjon
- Sender 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
28 timer
Testimonials (4)
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.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life™
Kurs - Kubeflow
Tilgjengeligheten av det virtuelle skrivebordet som en form for sandkasse for deltakerne å tukle med er stor!
Benedict - Questronix Corporation
Kurs - OpenShift 4 for Administrators
Machine Translated
masse ekstra verktøy
Adam - ENIGMA SOI SP. Z O.O.
Kurs - OKD (Origin Kubernetes Distribution) for Administrators
Machine Translated
Very updated approach or api (tensorflow, kera, tflearn) to do machine learning
