Schulungsübersicht

Einführung

  • Kubeflow auf IKS vs. On-Premise vs. andere öffentliche Cloud-Anbieter

Überblick über Kubeflow Funktionen in der IBM Cloud

  • IKS
  • IBM Cloud-Objektspeicher

Überblick über die Einrichtung der Umgebung

  • Virtuelle Maschinen vorbereiten
  • Einrichten eines Kubernetes-Clusters

Einrichten Kubeflow on IBM Cloud

  • Installieren Kubeflow durch IKS

Codierung des Modells

  • Auswahl eines ML-Algorithmus
  • Implementierung eines TensorFlow CNN-Modells

Lesen der Daten

  • Accessür den MNIST-Datensatz

Pipelines in der IBM Cloud

  • Einrichten einer End-to-End Kubeflow-Pipeline
  • Anpassen von Kubeflow-Pipelines

Durchführung einer ML-Ausbildungsstelle

  • Training eines MNIST-Modells

Einsatz des Modells

  • Laufender TensorFlow Dienst am IKS

Einbindung des Modells in eine Webanwendung

  • Erstellen einer Beispielanwendung
  • Senden von Vorhersageanforderungen

Verabreichung Kubeflow

  • Überwachung mit Tensorboard
  • Protokolle verwalten

Absicherung eines Kubeflow Clusters

  • Einrichten von Authentifizierung und Autorisierung

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 Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen interessiert sind.
  • Infrastrukturingenieure, die an der Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen interessiert sind.
  • Software-Ingenieure, die die Integration und Bereitstellung von Funktionen des maschinellen Lernens in ihrer Anwendung automatisieren möchten.
  28 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (2)

Kombinierte Kurse

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