Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Giriş
- Kubernetes'e Giriş
- Kubeflow Özellikleri ve Mimarisine Genel Bakış
- Kubeflow'in AWS, şirket içi ve diğer genel bulut sağlayıcıları üzerindeki karşılaştırması
AWS EKS kullanarak bir Küme Kurulumu
Microk8s kullanarak şirket içi bir Küme Kurulumu
GitOps Yaklaşımı ile Kubernetes'i Dağıtma
Veri Depolama Yaklaşımları
Kubeflow İşlem Hattı Oluşturma
Bir İşlem Hattını Tetikleme
Çıktı Yapıtlarını Tanımlama
Veri Kümeleri ve Modeller için Meta Verileri Depolama
TensorFlow ile Hiperparametre Ayarlama
Sonuçları Görselleştirme ve Analiz Etme
Çoklu-GPU Eğitimi
ML Modellerini Dağıtmak için bir Çıkarım Sunucusu Oluşturma
JupyterHub ile Çalışma
Networking ve Yük Dengeleme
Bir Kubernetes Kümesini Otomatik Ölçeklendirme
Sorun Giderme
Özet ve Sonuç
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Python sözdizimi bilgisi
- Tensorflow, PyTorch veya diğer makine öğrenimi çerçevesi deneyimi
- Gerekli kaynaklara sahip bir AWS hesabı
Hedef Kitle
- Geliştiriciler
- Veri bilimcileri
35 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (1)
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
