Curso Kubeflow Overview

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Curso Kubeflow Overview

16 horas
Visão Geral

Curso Kubeflow Overview. 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 Kubeflow Overview, 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 Curso Kubeflow Overview, é feito sob medida 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.

NesteCurso Kubeflow Overview, os participantes obterão um conhecimento profundo e Curso Kubeflow Overview, 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.

Objetivo

Após realizar este Curso Kubeflow Overview você será capaz de:

  • 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 Kubeflow Notebooks 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
Publico Alvo
  • Cientistas de Dados
  • Desenvolvedores de software
  • Analistas de dados
  • Engenheiros de dados
  • Engenheiros DevOps
  • Engenheiros de nuvem
  • Especialistas em IA e ML  
Pre-Requisitos
  • Não há pré-requisitos
Materiais
Inglês + Exercícios + Lab Pratico
Conteúdo Programatico

Getting Started

  1. Introduction
  2. Architecture
  3. Installing Kubeflow

Central Dashboard

  1. Introduction to Central Dashboard
  2. Customising Menu Items
  3. Registration Flow

Kubeflow Notebooks

  1. Overview
  2. Container Images
  3. Submit Kubernetes Resources
  4. Troubleshooting
  5. Kubeflow Notebooks API

Kubeflow Pipelines

  1. Introduction
  2. Overview
  3. Concepts Used in Pipelines
  4. Installation
  5. Pipelines SDK
  6. Pipelines SDK (v2)
  7. Troubleshooting

Katib

  1. Introduction to Katib
  2. Getting Started with Katib
  3. Running an Experiment
  4. Overview of Trial Templates
  5. Using Early Stopping
  6. Katib Configuration Overview
  7. Environment Variables for Katib Components

Multi-Tenancy

  1. Introduction to Multi-User Isolation
  2. Design for Multi-User Isolation
  3. Getting Started with Multi-User Isolation
  4. External Add-Ons
  5. Elyra
  6. Istio
  7. Kale
  8. KServe
  9. Migration
  10. Models UI
  11. Run Your First InferenceService
  12. Fairing
  13. Overview of Kubeflow Fairing
  14. Install Kubeflow Fairing
  15. Configure Kubeflow Fairing
  16. Fairing on Azure and GCP
  17. Feature Store
  18. Introduction to Feast
  19. Getting Started with Feast
  20. Tools for Serving
  21. Seldon Core Serving
  22. BentoML
  23. MLRun Serving Pipelines
  24. NVIDIA Triton Inference Server
  25. TensorFlow Serving
  26. TensorFlow Batch Prediction

Kubeflow Distributions

  1. Kubeflow on AWS
  2. Arrikto Enterprise Kubeflow
  3. Arrikto Kubeflow as a Service
  4. Charmed Kubeflow

Kubeflow on Azure

  1. Deployment
  2. Authentication Using OIDC in Azure
  3. Azure Machine Learning Components
  4. Access Control for Azure Deployment
  5. Configure Azure MySQL Database to Store Metadata
  6. Troubleshooting Deployments on Azure AKS

Kubeflow on Google Cloud

  1. Deployment
  2. Pipelines on Google Cloud
  3. Customise Kubeflow on GKE
  4. Using Your Own Domain
  5. Authenticating Kubeflow to Google Cloud
  6. Securing Your Clusters
  7. Troubleshooting Deployments on GKE
  8. Kubeflow On-Premises on Anthos

Kubeflow on IBM Cloud

  1. Create or Access an IBM Cloud Kubernetes Cluster
  2. Create or Access an IBM Cloud Kubernetes Cluster on a VPC
  3. Kubeflow Deployment on IBM Cloud
  4. Pipelines on IBM Cloud Kubernetes Service (IKS)
  5. Using IBM Cloud Container Registry (ICR)
  6. End-to-End Kubeflow on IBM Cloud

Kubeflow on Nutanix Karbon

  1. Install Kubeflow on Nutanix Karbon
  2. Integrate with Nutanix Storage
  3. Uninstall Kubeflow

Kubeflow Operator

  1. Introduction to Kubeflow Operator
  2. Installing Kubeflow Operator
  3. Installing Kubeflow
  4. Uninstalling Kubeflow
  5. Uninstalling Kubeflow Operator
  6. Troubleshooting

Kubeflow on OpenShift

  1. Install Kubeflow on OpenShift
  2. Uninstall Kubeflow
TENHO INTERESSE

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