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Programa del Curso
Introducción
Descripción general de Kubeflow Características y componentes
- Contenedores, manifiestos, etcétera.
Descripción general de una Machine Learning canalización
- Entrenamiento, pruebas, ajustes, despliegue, etcétera.
Implementación de Kubeflow en un clúster Kubernetes
- Preparación del entorno de ejecución (clúster de formación, clúster de producción, etcétera).
- Descarga, instalación y personalización.
Ejecución de una canalización Machine Learning en Kubernetes
- Construcción de una tubería TensorFlow.
- Construcción de una pipleline PyTorch.
Visualización de los resultados
- Exportación y visualización de métricas de canalización
Personalización del entorno de ejecución
- Personalización de la pila para diversas infraestructuras
- Actualización de una implementación Kubeflow
Ejecución Kubeflow en nubes públicas
- AWS, Microsoft Azure, GoPlataforma en la nube
Gestión de flujos de trabajo de producción
- Ejecución con la metodología GitOps
- Programación de trabajos
- Generación de cuadernos de Jupyter Notebook
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Familiaridad con la sintaxis Python
- Experiencia con Tensorflow, PyTorch u otro marco de aprendizaje automático
- Una cuenta de proveedor de nube pública (opcional)
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
28 Horas
