Schulungsübersicht
Einführung
- Kubeflow on Azure vs. On-Premise vs. andere öffentliche Cloud-Anbieter
Überblick über Kubeflow Funktionen und Architektur
Überblick über den Bereitstellungsprozess
Aktivieren eines Azure-Kontos
Vorbereiten und Starten von GPU-fähigen virtuellen Maschinen
Einrichten von Benutzerrollen und Berechtigungen
Vorbereiten der Build-Umgebung
Auswählen eines TensorFlow Modells und eines Datensatzes
Verpackung von Code und Frameworks in ein Docker Image
Einrichten eines Kubernetes Clusters mit AKS
Bereitstellung der Trainings- und Validierungsdaten
Konfigurieren von Kubeflow Pipelines
Einführung eines Ausbildungsberufs.
Visualisierung des Trainingsauftrags in der Laufzeit
Aufräumen nach Beendigung des Auftrags
Fehlersuche
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Verständnis für Konzepte des maschinellen Lernens.
- Kenntnisse über Cloud-Computing-Konzepte.
- Ein allgemeines Verständnis von Containern (Docker) und Orchestrierung (Kubernetes).
- Ein wenig Python Programmiererfahrung ist hilfreich.
- Erfahrung im Umgang mit einer Kommandozeile.
Publikum
- Datenwissenschaftler.
- DevOps Ingenieure, die an der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen interessiert sind.
- Infrastrukturingenieure, die an der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen interessiert sind.
- Softwareingenieure, die die Integration und Bereitstellung von Funktionen des maschinellen Lernens in ihre Anwendung automatisieren möchten.
Erfahrungsberichte (4)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurs - MLflow
sehr freundlich und hilfsbereit
Aktar Hossain - Unit4
Kurs - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Maschinelle Übersetzung
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
The course, Trainer