Kursplan
Införandet
- Kubeflow på IKS vs on-premise vs på andra offentliga molnleverantörer
Översikt över Kubeflow funktioner i IBM Cloud
- IKS
- IBM Cloud Object Storage
Översikt över miljöinställningar
- Förbereda virtuella datorer
- Konfigurera ett Kubernetes-kluster
Konfigurera Kubeflow på IBM Cloud
- Installera Kubeflow via IKS
Kodning av modellen
- Välja en ML-algoritm
- Implementera en TensorFlow CNN-modell
Läsa data
- Accessing av MNIST-datauppsättningen
Pipelines på IBM Cloud
- Konfigurera en pipeline från slutpunkt till slutpunkt Kubeflow
- Anpassa Kubeflow pipelines
Köra ett ML-träningsjobb
- Träna en MNIST-modell
Distribuera modellen
- Löpning TensorFlow Servering på IKS
Integrera modellen i ett webbprogram
- Skapa ett exempelprogram
- Skicka förutsägelseförfrågningar
Administrera Kubeflow
- Övervakning med Tensorboard
- Hantera loggar
Skydda ett Kubeflow kluster
- Konfigurera autentisering och auktorisering
Felsökning
Sammanfattning och slutsats
Krav
- En förståelse för maskininlärningskoncept.
- Kunskaper om cloud computing-koncept.
- En allmän förståelse för containrar (Docker) och orkestrering (Kubernetes).
- Viss Python programmeringserfarenhet är till hjälp.
- Erfarenhet av att arbeta med en kommandorad.
Publik
- Datavetenskapliga ingenjörer.
- DevOps ingenjörer som är intressanta för implementering av maskininlärningsmodeller.
- Infrastrukturingenjörer som är intressanta för implementering av maskininlärningsmodeller.
- Mjukvaruingenjörer som vill automatisera integrationen och driftsättningen av maskininlärningsfunktioner med sin applikation.
Vittnesmål (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurs - MLflow
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.