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Programa do Curso

Introdução ao Kubeflow

  • Compreensão da missão e da arquitetura do Kubeflow
  • Visão geral dos componentes principais e do ecossistema
  • Opções de implantação e capacidades da plataforma

Trabalhando com o Painel do Kubeflow (Dashboard)

  • Navegação na interface do usuário
  • Gerenciamento de notebooks e espaços de trabalho
  • Integração de armazenamento e fontes de dados

Fundamentos dos Pipelines do Kubeflow

  • Estrutura dos pipelines e design de componentes
  • Criação de pipelines com o SDK para Python
  • Execução, agendamento e monitoramento das execuções do pipeline

Treinamento de Modelos de ML no Kubeflow

  • Padrões de treinamento distribuído
  • Uso de TFJob, PyTorchJob e outros operadores
  • Gerenciamento de recursos e autoescalonamento no Kubernetes

Implantação (Serving) de Modelos com o Kubeflow

  • Visão geral do KFServing / KServe
  • Implantação de modelos com runtimes personalizados
  • Gerenciamento de revisões, escalonamento e roteamento de tráfego

Gerenciamento de Fluxos de Trabalho de ML no Kubernetes

  • Versionamento de dados, modelos e artefatos
  • Integração de CI/CD para pipelines de ML
  • Segurança e controle de acesso baseado em papéis (RBAC)

Melhores Práticas para ML em Produção

  • Design de padrões de fluxo de trabalho confiáveis
  • Observabilidade e monitoramento
  • Resolução de problemas comuns do Kubeflow

Tópicos Avançados (Opcional)

  • Ambientes multilocatários do Kubeflow
  • Cenários de implantação híbrida e multi-cluster
  • Extensão do Kubeflow com componentes personalizados

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de aplicações em contêineres
  • Experiência com fluxos de trabalho básicos de linha de comando
  • Familiaridade com conceitos do Kubernetes

Público-Alvo

  • Profissionais de ML (Aprendizado de Máquina)
  • Cientistas de Dados
  • Equipes de DevOps que estão começando a usar o Kubeflow
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (3)

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