Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Programa do Curso
Introdução
Visão Geral dos Recursos e Componentes do Kubeflow
- Contêineres, manifests, etc.
Visão Geral de um Pipeline de Machine Learning
- Treinamento, testes, ajuste, implantação, etc.
Implantando o Kubeflow em um Cluster Kubernetes
- Preparação do ambiente de execução (cluster de treinamento, cluster de produção, etc.)
- Baixando, instalando e personalizando.
Executando um Pipeline de Machine Learning no Kubernetes
- Construindo um pipeline do TensorFlow.
- Construindo um pipeline do PyTorch.
Visualizando os Resultados
- Exportando e visualizando métricas do pipeline
Personalizando o Ambiente de Execução
- Personalização da pilha (stack) para infraestruturas diversas
- Atualização de uma implantação do Kubeflow
Executando o Kubeflow em Nuvens Públicas
- AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform
Gerenciando Fluxos de Trabalho de Produção
- Execução com metodologia GitOps
- Agendamento de jobs
- Criação de notebooks Jupyter
Solução de Problemas (Troubleshooting)
Resumo e Conclusão
Requisitos
- Familiaridade com a sintaxe Python
- Experiência com TensorFlow, PyTorch ou outros frameworks de machine learning
- Conta em um provedor de nuvem pública (opcional)
Público-Alvo
- Desenvolvedores
- Cientistas de dados
28 Horas