Des cours de formation Kubeflow en direct, en ligne ou sur site, animés par un instructeur, montrent par le biais d'une pratique interactive comment utiliser Kubeflow pour créer, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes. La formation Kubeflow est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Paris ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Paris. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Paris, Opera Bourse
NobleProg Paris, 15, Rue Taitbout, Paris, france, 75009
Le centre d’affaires de Paris Opéra propose plus de 2 500m² d’espaces pour entreprendre et se réunir à 2 pas de l’Opéra de Paris et des Grands Magasins. Proche de Opéra de Paris et boulevard Hausmann.
La place de l'Opéra est devenue un lieu incontournable du paysage parisien et des plus touristiques, au point de rencontre des très fréquentées lignes 3, 7 et 8 et à la jonction des grands axes parcourant le nord-ouest de la capitale. Elle est située au milieu d'un quartier d'affaires (sièges de sociétés diverses, banques, assurances) et de commerces (grands magasins, boutiques de luxe).
Cette formation en direct avec instructeur en Paris (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud en utilisant AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Construire, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
Exécuter des pipelines d'apprentissage automatique complets sur diverses architectures et environnements en nuage.
Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.
Cette formation en direct avec instructeur en Paris (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud.
Construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique basés sur les conteneurs Docker et Kubernetes.
Exécuter des pipelines d'apprentissage machine complets sur diverses architectures et environnements cloud.
Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning sur un serveur AWS EC2.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur AWS.
Utiliser EKS (Elastic Kubernetes Service) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur AWS.
Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
Mettre à profit d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning dans le nuage Azure.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur Azure.
Utiliser Azure Kubernetes Service (AKS) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur Azure.
Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
Mettre à profit d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.
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Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (2)
La qualité des explications, et le nombre important de sujets abordés
Hugo SECHIER - Expleo France
Formation - Kubeflow on AWS
J'ai apprécié de participer à la formation Kubeflow, qui s'est déroulée en ligne. Cette formation m'a permis de consolider mes connaissances sur les services AWS, K8s et tous les outils DevOps associés à Kubeflow, qui sont les bases nécessaires pour aborder correctement le sujet. Je tiens à remercier Malawski Marcin pour sa patience et son professionnalisme dans la formation et ses conseils sur les meilleures pratiques. Malawskiaborde le sujet sous différents angles, avec divers outils de déploiement Ansible, EKS kubectl, Terraform. Maintenant, je suis définitivement convaincu que je m'oriente vers le bon domaine d'application.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
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