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Kubeflow

 35 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem usando o AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
  • Criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de ML com base em contêineres do Docker e Kubernetes.
  • Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
  • Usar Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
  • Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
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Kubeflow Fundamentals

 28 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubeflow no local e na nuvem.
  • Criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
  • Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
  • Usar o Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
  • Construir treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetro e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
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Kubeflow on AWS

 28 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning em um servidor AWS EC2. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários na AWS.
  • Use o EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes na AWS.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
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Kubeflow on Azure

 28 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning na nuvem do Azure. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
  • Use o Serviço de Kubernetes do Azure (AKS) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
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Kubeflow on GCP

 28 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em < loc & gt; (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning no Google Cloud Platform (GCP). No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários no GCP e no GKE.
  • Use o GKE (Kubernetes Kubernetes Engine) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster Kubernetes no GCP.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Utilizar outros serviços do GCP para estender um aplicativo de ML.
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Kubeflow on IBM Cloud

 28 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning no IBM Cloud Kubernetes Service (IKS). No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários no IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
  • Utilizar o IKS para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster Kubernetes no IBM Cloud.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Utilizar outros serviços do IBM Cloud para estender um aplicativo de ML.
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Kubeflow on OpenShift

 28 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho de aprendizado de máquina em uma nuvem OpenShift local ou híbrida.
  • Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar o Kubernetes e o Kubeflow em um cluster OpenShift.
  • Use o OpenShift para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster Kubernetes.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Chamar serviços de nuvem pública (por exemplo, serviços AWS) de dentro do OpenShift para estender um aplicativo de ML
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Declaração de Clientes(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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