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Plan du cours
Introduction
Aperçu des fonctionnalités et composants de Kubeflow
- Conteneurs, manifests, etc.
Aperçu d'un pipeline de machine learning
- Formation, test, ajustement, déploiement, etc.
Déploiement de Kubeflow sur un cluster Kubernetes
- Préparation de l'environnement d'exécution (cluster de formation, cluster de production, etc.)
- Téléchargement, installation et personnalisation.
Exécution d'un pipeline de machine learning sur Kubernetes
- Construction d'un pipeline TensorFlow.
- Construction d'un pipeline PyTorch.
Visualisation des résultats
- Exportation et visualisation des métriques du pipeline
Personnalisation de l'environnement d'exécution
- Personnalisation de la pile technique pour diverses infrastructures
- Mise à niveau d'un déploiement Kubeflow
Exécution de Kubeflow sur les clouds publics
- AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform
Gestion des flux de travail de production
- Exécution avec la méthodologie GitOps
- Planification des tâches
- Génération de notebooks Jupyter
Dépannage
Résumé et conclusion
Pré requis
- Maîtrise de la syntaxe Python
- Expérience avec Tensorflow, PyTorch ou un autre framework de machine learning
- Un compte chez un fournisseur de cloud public (facultatif)
Public cible
- Développeurs
- Data scientists
28 Heures