Visão Geral
Curso Kubeflow. Kubeflow é uma plataforma essencial para orquestrar e implantar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina (ML) e ciência de dados no Kubernetes. No campo de DevOps em rápida evolução, dominar o Kubeflow é crucial. O Kubeflow agiliza a implantação de modelos de ML, tornando-o pertinente para profissionais de DevOps que buscam aprimorar suas habilidades em operações de ML. Este curso capacita os alunos com o conhecimento para se destacarem em DevOps, integrando perfeitamente o aprendizado de máquina.
A proficiência em Kubeflow é fundamental para profissionais de DevOps que desejam se destacar em suas carreiras. Ele permite que eles gerenciem pipelines complexos de ML com eficiência, garantindo a integração perfeita de modelos de ML em seus aplicativos. Este treinamento de certificação DevOps é adaptado para profissionais de DevOps, engenheiros de dados e qualquer pessoa que busca certificações DevOps, pois os equipa com as habilidades necessárias para navegar no mundo do DevOps cada vez mais orientado por dados.
Neste Curso Kubeflow. Kubeflow, os participantes obterão um conhecimento profundo do Kubeflow e do desenvolvimento de pipelines de aprendizado de máquina. Durante esta Certificação DevOps, os participantes aprenderão sobre a arquitetura e o processo de instalação do Kubeflow. Eles também aprenderão sobre o painel central que fornece acesso rápido aos componentes do Kubeflow implantados em um cluster.
O Curso Kubeflow é um programa educacional projetado para ensinar aos participantes como usar o Kubeflow, uma plataforma de código aberto projetada para simplificar o desenvolvimento, o treinamento e a implementação de modelos de machine learning (ML) em ambientes Kubernetes.
Kubeflow oferece uma variedade de ferramentas e recursos que facilitam o fluxo de trabalho de ML em Kubernetes, incluindo:
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Gerenciamento de pipelines de ML: Kubeflow permite a criação de pipelines de ML reutilizáveis e escaláveis, que permitem aos usuários definir, orquestrar e monitorar fluxos de trabalho de ML complexos.
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Implantação de modelos: Com Kubeflow, os modelos de ML podem ser facilmente implantados em clusters Kubernetes, facilitando a escalabilidade e o gerenciamento dos modelos em produção.
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Treinamento distribuído: Kubeflow suporta treinamento distribuído de modelos, permitindo que os usuários treinem modelos em paralelo em vários nós de um cluster Kubernetes.
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Experimentação e gerenciamento de modelos: Kubeflow oferece ferramentas para rastrear experimentos de ML, gerenciar versões de modelos e colaborar em projetos de ML.
Objetivo
Após realizare este Curso Kubeflow. Kubeflow, você será capaz de: Essas habilidades permitirão que você utilize o Kubeflow como uma plataforma robusta para desenvolvimento e implantação de soluções de machine learning em escala, capacitando você a trabalhar de forma mais eficiente e eficaz em projetos de ML.
- Para implantar sistemas de aprendizado de máquina em vários ambientes para desenvolvimento
- Para avaliar o resultado de vários estágios do fluxo de trabalho de aprendizado de máquina
- Para usar Jupyter e TensorFlow em notebooks Kubeflow de maneira eficaz
- Para configurar o Kubeflow com suporte de autenticação e autorização por meio do OIDC no Azure
- Para identificar os problemas e coletar dados para treinar o modelo de Machine Learning
- Para avaliar o resultado de vários estágios e aplicar alterações ao modelo
- Configurar e Instalar o Kubeflow: Você será capaz de configurar e implantar o Kubeflow em um ambiente Kubernetes, seja localmente ou em um ambiente em nuvem.
- Construir e Orquestrar Pipelines de Machine Learning: Você aprenderá a criar pipelines de ML usando o Kubeflow Pipelines, permitindo que você defina, orquestre e monitore fluxos de trabalho de ML complexos de forma eficiente.
- Implantar Modelos de Machine Learning em Produção: Você será capaz de implantar modelos de ML em clusters Kubernetes usando Kubeflow, garantindo escalabilidade, disponibilidade e gerenciamento eficiente dos modelos em produção.
- Treinar Modelos de Machine Learning Distribuídos: Você aprenderá a usar Kubeflow para treinar modelos de ML distribuídos em paralelo em um cluster Kubernetes, permitindo treinamento mais rápido e eficiente de modelos complexos.
- Experimentar e Gerenciar Modelos de Machine Learning: Você será capaz de utilizar as ferramentas fornecidas pelo Kubeflow para rastrear experimentos de ML, gerenciar versões de modelos e colaborar em projetos de ML de forma eficaz.
- Aplicar Melhores Práticas e Casos de Uso: Você estará familiarizado com as melhores práticas para o desenvolvimento, treinamento e implantação de modelos de ML usando Kubeflow, e será capaz de aplicar essas práticas em uma variedade de cenários de uso.