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Plan du cours

Introduction à Kubeflow

  • Compréhension de la mission et de l'architecture de Kubeflow
  • Composants principaux et aperçu de l'écosystème
  • Options de déploiement et capacités de la plateforme

Travail avec le tableau de bord Kubeflow

  • Navigation dans l'interface utilisateur
  • Gestion des notebooks et des espaces de travail
  • Intégration du stockage et des sources de données

Fondamentaux de Kubeflow Pipelines

  • Structure des pipelines et conception des composants
  • Création de pipelines avec le SDK Python
  • Exécution, planification et surveillance des exécutions de pipeline

Entraînement des modèles de ML sur Kubeflow

  • Modèles d'entraînement distribué
  • Utilisation de TFJob, PyTorchJob et d'autres opérateurs
  • Gestion des ressources et auto-mise à l'échelle dans Kubernetes

Serveur de modèles avec Kubeflow

  • Aperçu de KFServing / KServe
  • Déploiement de modèles avec des temps d'exécution personnalisés
  • Gestion des révisions, de la mise à l'échelle et du routage du trafic

Gestion des flux de travail de ML sur Kubernetes

  • Versioning des données, des modèles et des artefacts
  • Intégration CI/CD pour les pipelines de ML
  • Sécurité et contrôle d'accès basé sur les rôles

Meilleures pratiques pour le ML en production

  • Conception de modèles de flux de travail fiables
  • Observabilité et surveillance
  • Dépannage des problèmes courants de Kubeflow

Sujets avancés (Facultatif)

  • Environnements Kubeflow multi-locataires
  • Scénarios de déploiement hybrides et multi-clusters
  • Extension de Kubeflow avec des composants personnalisés

résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des applications conteneurisées
  • Une expérience des flux de travail de base en ligne de commande
  • Une familiarité avec les concepts de Kubernetes

Public cible

  • Praticiens du Machine Learning
  • Scientifiques des données
  • Équipes DevOps débutant avec Kubeflow
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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