Online ou no local, os cursos de treinamento ao vivo do Kubeflow conduzidos por instrutor demonstram, por meio da prática interativa, como usar o Kubeflow para criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes. O treinamento do Kubeflow está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo no local". O treinamento on-line ao vivo (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Recife ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Recife. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Recife - JCPM Trade Center
Av.Eng. Antônio de Góes, 60 - 7º e 14º andar, , Recife, Brasil, 51010-000
O espaço de escritórios em JCPM Trade Center em Recife é um edifício de 20 andares. O edifício de escritórios tem acesso a um heliponto e cinco andares de estacionamento. Está a 10 km do Aeroporto Internacional de Guararapas.
Recife, Cicero Dias - Shopping Center Recife
Rua Padre Carapuceiro, 858 , Recife, Brasil, 51020-280
O centro de negócios está localizado na Torre Cicero Dias, parte de um prestigiado complexo de cinco edifícios, o Queiroz Galvão Center. Destaca-se por sua arquitetura diferenciada e por estar localizado em uma área de vocação empresarial consolidada. O centro de negócios ocupa uma posição privilegiada em Pernambuco, em um dos maiores eixos de desenvolvimento do nordeste do Brasil. O centro de negócios fica a uma curta caminhada de um dos maiores shopping centers do Recife e da estação de metrô Shopping. Também fica a 30 minutos do Porto de Suape, um dos portos marítimos mais importantes do país e a 7 minutos de carro do Aeroporto Internacional dos Guararapes.
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Recife (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem usando o AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
Executar pipelines de aprendizagem automática completos em diversas arquitecturas e ambientes de nuvem.
Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Recife (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem.
Crie, implante e gerencie 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.
Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Recife (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.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Recife (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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Última Atualização:
Declaração de Clientes (1)
Aproveitei a participação no treinamento Kubeflow, que foi realizado remotamente. Esse treinamento me permitiu consolidar meu conhecimento sobre serviços AWS, K8s e todas as ferramentas DevOps relacionadas ao Kubeflow, que são as bases necessárias para abordar o assunto de forma adequada. Gostaria de agradecer Malawski Marcin por sua paciência e profissionalismo no treinamento e nas dicas sobre práticas recomendadas. Malawski aborda o tema sob diferentes ângulos, com diferentes ferramentas de implantação Ansible, EKS kubectl, Terraform. Agora estou definitivamente convencido de que estou entrando na área correta de aplicação.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
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