Schulungsübersicht
Einführung in Kubeflow
- Die Ziele und die Architektur von Kubeflow im Überblick
- Hauptkomponenten sowie das gesamte Ökosystem
- Möglichkeiten der Implementierung sowie Plattformfunktionen
Umgang mit dem Kubeflow-Dashboard
- Navigation im Benutzerinterface
- Verwaltung von Notebooks und Arbeitsbereichen
- Integration von Speichern sowie Datenquellen
Grundlagen zu Kubeflow Pipelines
- Aufbau von Pipelines sowie Gestaltung der Komponenten
- Erstellung von Pipelines mithilfe des Python SDKs
- Ausführen, Planen und Überwachen laufender Pipeline-Vorgänge
Training von Machine-Learning-Modellen mit Kubeflow
- Strategien für verteiltes Training
- Einsatz von TFJob, PyTorchJob sowie weiteren Operatoren
- Ressourcenmanagement und automatisches Skalieren in Kubernetes
Modellbereitstellung mit Kubeflow
- Einführung in KFServing bzw. KServe
- Implementierung von Modellen mitsamt benutzerdefinierten Laufzeitumgebungen
- Verwaltung von Revisionen, Skalierungsverhalten sowie Lastverteilung
Steuerung von ML-Workflows auf Kubernetes
- Versionierung von Daten, Modellen und sonstigen Artefakten
- Einbindung von CI/CD-Prozessen in ML-Workflows
- Sicherheitsaspekte sowie rollenbasierte Zugriffssteuerung
Best Practices für den produktiven Einsatz von Machine Learning
- Gestaltung stabiler und zuverlässiger Workflow-Strukturen
- Beobachtbarkeit sowie Überwachung der Prozesse
- Lösungsstrategien für typische Probleme in Kubeflow-Umgebungen
Erweiterte Themen (optional)
- Multitenant-Umgebungen mit Kubeflow
- Szenarien für hybride oder mehrklusterbasierte Implementierungen
- Erweiterung von Kubeflow durch spezialisierte Komponenten
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse im Umgang mit containerisierten Anwendungen
- Erfahrung in der Arbeit mit der Kommandozeile
- Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten von Kubernetes
Zielgruppe
- ML-Praktikerinnen und -Praktiker
- Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler
- DevOps-Teams, die noch keine Erfahrung mit Kubeflow haben
Erfahrungsberichte (3)
grundlegendes Verständnis von Containern und Kubernetes sowie deren Interaktion Funktionen der OpenShift-Plattform
Eric Scholze - NOW IT GmbH
Kurs - Introduction to Containers, Kubernetes & OpenShift
Maschinelle Übersetzung
Gute und machbare Übungen.
Jannes Wykhoff - Landesamt fur Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Kurs - Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) - exam preparation
About the microservices and how to maintenance kubernetes