Eğitim İçeriği
Foundations of MLOps on Kubernetes
- Core concepts of MLOps
- MLOps vs traditional DevOps
- Key challenges of ML lifecycle management
Containerizing ML Workloads
- Packaging models and training code
- Optimizing container images for ML
- Managing dependencies and reproducibility
CI/CD for Machine Learning
- Structuring ML repositories for automation
- Integrating testing and validation steps
- Triggering pipelines for retraining and updates
GitOps for Model Deployment
- GitOps principles and workflows
- Using Argo CD for model deployment
- Version control of models and configurations
Pipeline Orchestration on Kubernetes
- Building pipelines with Tekton
- Managing multi-step ML workflows
- Scheduling and resource management
Monitoring, Logging, and Rollback Strategies
- Tracking data drift and model performance
- Integrating alerting and observability
- Rollback and failover approaches
Automated Retraining and Continuous Improvement
- Designing feedback loops
- Automating scheduled retraining
- Integrating MLflow for tracking and experiment management
Advanced MLOps Architectures
- Multi-cluster and hybrid-cloud deployment models
- Scaling teams with shared infrastructure
- Security and compliance considerations
Summary and Next Steps
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- An understanding of Kubernetes fundamentals
- Experience with machine learning workflows
- Knowledge of Git-based development
Audience
- ML engineers
- DevOps engineers
- ML platform teams
Danışanlarımızın Yorumları (3)
o sabırlıydı ve geride kalabileceğimizi anlıyordu
Albertina - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Eğitim - Deploying Kubernetes Applications with Helm
Yapay Zeka Çevirisi
ML ekosistemi sadece MLFlow değil, aynı zamanda Optuna, hyperops, docker ve docker-compose'i de içerir.
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Eğitim - MLflow
Yapay Zeka Çevirisi
Kubeflow eğitimine katılmayı keyitledim, bu eğitim uzaktan düzenlendi. Bu eğitim, AWS hizmetleri, K8s ve Kubeflow'ün etrafındaki tüm devOps araçları konusundaki bilgilerimi pekiştirmemi sağladı; bu da konuyu doğru bir şekilde ele alabilmek için gerekli temellerdir. Malawski Marcin'e eğitim ve en iyi uygulamalar hakkında tavsiyeleri için sabrından ve profesyonellikten dolayı teşekkür etmek istiyorum. Malawski, farklı açılardan, farklı dağıtım araçları Ansible, EKS kubectl, Terraform gibi konuları ele alır. Şimdi kesinlikle kendimin doğru uygulama alanında olduğunu düşünüyorum.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Eğitim - Kubeflow
Yapay Zeka Çevirisi