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 Curitiba ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Curitiba. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Curitiba - Corporate Evolution
Rua Comendador Araujo, 499 - 10º andar,, Curitiba, Brasil
O espaço de escritórios em Curitiba Corporate Evolution ocupa o 10º andar . A torre Curitiba Corporate Evolution está no afluente distrito de centro no coração da cidade cercada por centros comerciais e instalações.
Kubeflow é uma plataforma de código aberto projetada para facilitar a construção, treinamento e implantação de cargas de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível iniciante a intermediário que desejam construir fluxos de trabalho confiáveis de ML usando Kubeflow.
Ao final deste treinamento, os participantes adquirirão as habilidades para:
Navegar no ecossistema do Kubeflow e nos componentes principais.
Construir fluxos de trabalho reproduzíveis com Kubeflow Pipelines.
Executar trabalhos de treinamento escaláveis no Kubernetes.
Servir modelos de aprendizado de máquina eficientemente usando Kubeflow Serving.
Formato do Curso
Apresentações guiadas e discussões colaborativas.
Laboratórios práticos com componentes reais do Kubeflow.
Exercícios práticos para construir fluxos de trabalho de ML de ponta a ponta.
Opções de Personalização do Curso
Versões personalizadas deste treinamento podem ser organizadas para se alinharem com a pilha tecnológica e os requisitos de projeto da sua equipe.
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (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.
Este treinamento presencial, conduzido por instrutor (online ou local), é voltado para engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho de Machine Learning em um servidor AWS EC2.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários no AWS.
Usar EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar a inicialização de um cluster do Kubernetes no AWS.
Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML em produção.
Treinar e implantar modelos de ML do TensorFlow em múltiplas GPUs e máquinas executando em paralelo.
Leverage outros serviços gerenciados pela AWS para estender um aplicativo de ML.
Este treinamento dirigido por instrutor (online ou presencial) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho de Machine Learning na nuvem Azure.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar o Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
Usar o Azure Kubernetes Service (AKS) para simplificar a inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML em produção.
Treinar e implantar modelos de ML do TensorFlow em múltiplos GPUs e máquinas executando em paralelo.
Aproveitar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (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.
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Última Atualização:
Declaração de Clientes (1)
Aproveitei em participar do treinamento Kubeflow, que foi realizado remotamente. Este treinamento me permitiu consolidar meu conhecimento sobre os serviços AWS, K8s e todas as ferramentas de DevOps ao redor do Kubeflow, que são as bases necessárias para abordar o assunto adequadamente. Quero agradecer ao Malawski Marcin pela sua paciência e profissionalismo no treinamento e nas orientações sobre melhores práticas. Malawski aborda o assunto de diferentes ângulos, usando diferentes ferramentas de implantação como Ansible, EKS kubectl, Terraform. Agora estou definitivamente convencido de que estou entrando no campo de aplicação correto.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
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