En línea o en el sitio, los cursos de capacitación en vivo de Kubeflow dirigidos por un instructor demuestran a través de la práctica interactiva cómo usar Kubeflow para crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.
La capacitación de Kubeflow está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo <a href = "https://www.dadesktop.com/>". La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Mississippi o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Mississippi.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
MS, Flowood - Market Street
232 Market Street, Flowood, united states, 39232
El lugar está ubicado en un complejo de edificios comerciales, justo al lado de Dick's ...
El lugar está ubicado en un complejo de edificios comerciales, justo al lado de Dick's Sporting Goods en la calle Lakeland Drive.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Mississippi (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube mediante AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en contenedores de Docker y Kubernetes.
Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos de nube.
Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en varias plataformas.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Mississippi (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en un servidor de AWS EC2.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en AWS.
Utilice EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en AWS.
Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Mississippi (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en la nube de Azure.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en Azure.
Use Azure Kubernetes
Service (AKS) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en Azure.
Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Mississippi (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en Google Cloud Platform (GCP).
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instala y configura Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en GCP y GKE.
Usa GKE (Kubernetes Kubernetes
Engine) para simplificar el trabajo de inicializar un clúster de Kubernetes en GCP.
Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
Aprovecha otros servicios de GCP para ampliar una aplicación de AA.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Mississippi (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubernetes
, Kubeflow y otro software necesario en IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
Utilice IKS para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en IBM Cloud.
Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
Aproveche otros servicios de IBM Cloud para ampliar una aplicación de ML.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean implementar cargas de trabajo de aprendizaje automático en una OpenShift nube local o híbrida.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubernetes y Kubeflow en un clúster de OpenShift.
Utilice OpenShift para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes.
Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
Llame a servicios de nube pública (por ejemplo, servicios de AWS) desde OpenShift para ampliar una aplicación de ML
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Mississippi (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en contenedores de Docker y Kubernetes.
Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos de nube.
Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en varias plataformas.
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Testimonios (1)
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™
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