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Programa del Curso
Introducción
- Kubeflow on AWS Frente a los locales frente a otros proveedores de nube pública
Descripción general de Kubeflow Características y arquitectura
Activación de una cuenta de AWS
Preparación y lanzamiento de instancias de AWS habilitadas para GPU
Configuración de roles y permisos de usuario
Preparación del entorno de compilación
Selección de un TensorFlow modelo y un conjunto de datos
Empaquetar código y marcos en una imagen Docker
Configuración de un clúster Kubernetes mediante EKS
Almacenamiento provisional de los datos de entrenamiento y validación
Configuración de Kubeflow canalizaciones
Lanzamiento de un trabajo de formación mediante Kubeflow en EKS
Visualización del trabajo de entrenamiento en tiempo de ejecución
Limpieza después de que se complete el trabajo
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático.
- Conocimiento de los conceptos de computación en la nube.
- Conocimientos generales de contenedores (Docker) y orquestación (Kubernetes).
- Algo de Python experiencia en programación es útil.
- Experiencia trabajando con una línea de comandos.
Audiencia
- Ingenieros en ciencia de datos.
- DevOps Ingenieros interesados en la implementación de modelos de aprendizaje automático.
- Ingenieros de infraestructura interesados en la implementación de modelos de aprendizaje automático.
- Ingenieros de software que deseen integrar e implementar funciones de aprendizaje automático con su aplicación.
28 horas
Testimonios (4)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curso - 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.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life™
Curso - Kubeflow
Free atmosphere and agenda flexibility
Marcin Prewo - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Curso - AWS Lambda for Developers
IOT applications
