Kubeflow on OpenShift Träningskurs

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare som vill bygga, distribuera och hantera arbetsflöden för maskininlärning på Kubernetes.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubeflow på plats och i molnet med AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Bygg, distribuera och hantera ML-arbetsflöden baserade på Docker-behållare och Kubernetes.
• Kör hela pipelines för maskininlärning på olika arkitekturer och molnmiljöer.
• Använder Kubeflow för att skapa och hantera Jupyter-anteckningsböcker.
• Bygg ML-träning, justering av hyperparameter och betjäning av arbetsbelastningar på flera plattformar.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer som vill distribuera Machine Learning arbetsbelastningar till en AWS EC2-server.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubernetes, Kubeflow och annan nödvändig programvara på AWS.
• Använd EKS (Elastic Kubernetes Service) för att förenkla arbetet med att initiera ett Kubernetes-kluster på AWS.
• Skapa och distribuera en Kubernetes-pipeline för automatisering och hantering av ML-modeller i produktion.
• Träna och distribuera TensorFlow ML-modeller över flera GPU:er och maskiner som körs parallellt.
• Utnyttja andra AWS-hanterade tjänster för att utöka en ML-applikation.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer som vill distribuera Machine Learning arbetsbelastningar till Azure-molnet.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubernetes, Kubeflow och annan nödvändig programvara på Azure.
• Använd Azure Kubernetes Service (AKS) för att förenkla arbetet med att initiera ett Kubernetes-kluster på Azure.
• Skapa och distribuera en Kubernetes-pipeline för automatisering och hantering av ML-modeller i produktion.
• Träna och distribuera TensorFlow ML-modeller över flera GPU:er och maskiner som körs parallellt.
• Utnyttja andra AWS-hanterade tjänster för att utöka en ML-applikation.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer som vill distribuera Machine Learning arbetsbelastningar till Google Cloud Platform (GCP).

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubernetes, Kubeflow och annan nödvändig programvara på GCP och GKE.
• Använd GKE (Kubernetes Kubernetes Engine) för att förenkla arbetet med att initiera ett Kubernetes-kluster på GCP.
• Skapa och distribuera en Kubernetes-pipeline för automatisering och hantering av ML-modeller i produktion.
• Träna och distribuera TensorFlow ML-modeller över flera GPU:er och maskiner som körs parallellt.
• Utnyttja andra GCP-tjänster för att utöka en ML-applikation.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer som vill distribuera Machine Learning arbetsbelastningar till IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubernetes, Kubeflow och annan nödvändig programvara på IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
• Använd IKS för att förenkla arbetet med att initiera ett Kubernetes-kluster på IBM Cloud.
• Skapa och distribuera en Kubernetes-pipeline för automatisering och hantering av ML-modeller i produktion.
• Träna och distribuera TensorFlow ML-modeller över flera GPU:er och maskiner som körs parallellt.
• Utnyttja andra IBM Cloud-tjänster för att utöka en ML-applikation.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare som vill bygga, distribuera och hantera arbetsflöden för maskininlärning på Kubernetes.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubeflow på plats och i molnet.
• Bygg, distribuera och hantera ML-arbetsflöden baserade på Docker-behållare och Kubernetes.
• Kör hela pipelines för maskininlärning på olika arkitekturer och molnmiljöer.
• Använder Kubeflow för att skapa och hantera Jupyter-anteckningsböcker.
• Bygg ML-träning, justering av hyperparameter och betjäning av arbetsbelastningar på flera plattformar.

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) kommer deltagarna att lära sig hur man installerar, konfigurerar och hanterar OpenShift Container Platform v4.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Undersand OCI (Open Containers Initiative) och dess konsekvenser för att använda containermotorer som Docker i OpenShift.
• Förstå förhållandet mellan de olika versionerna av OpenShift (OKP, OpenShift Container Platform, Red Hat OpenShift, etc.).
• Skapa, konfigurera, hantera och felsök ett OpenShift-kluster.
• Implementera Openshifts egenhanteringsfunktioner för att förbättra plattformens stabilitet och konsekvens.
• Säker OpenShift Container Platform.
• Övervaka och samla in mätvärden.
• Hantera lagring.
• Uppgradera ett OpenShift Container Platform 3-kluster till OpenShift Container Platform 4.

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige kommer deltagarna att lära sig hur man hanterar Red Hat OpenShift Container Platform.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Skapa, konfigurera, hantera och felsök OpenShift-kluster.
• Distribuera containerbaserade applikationer på plats, i ett offentligt moln eller på ett värdmoln.
• Säker OpenShift containerplattform
• Övervaka och samla in mätvärden.
• Hantera lagring.

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) kommer deltagarna att lära sig hur man skapar, uppdaterar och underhåller applikationer med OpenShift Container Platform.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Undersand OCI (Open Containers Initiative) och dess konsekvenser för att använda containermotorer som Docker i OpenShift.
• Förstå förhållandet mellan de olika versionerna av OpenShift (OKP, OpenShift Container Platform, Red Hat OpenShift, etc.)
• Automatisera mjukvaruleveranspipelinen.
• Tillämpa DevOps principer för att leverera programvara kontinuerligt.

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige kommer deltagarna att lära sig hur man använder OpenShift Container Platform för att distribuera containeriserade applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Skapa och konfigurera en OpenShift-inställning.
• Implementera snabbt applikationer på plats, i offentliga moln eller på ett värdmoln.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till DevOps-ingenjörer som vill använda OpenShift och Jenkins för att bygga, distribuera och hantera containerbaserade applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Bygg Jenkins pipelines i OpenShift.
• Automatisera livscykelhanteringen för containeriserade applikationer och klusterinfrastrukturer.
• Orkestera distributionen av CI/CD-pipelines.

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (på plats eller på distans) kommer deltagarna att lära sig hur man installerar, konfigurerar och hanterar OKD på plats eller i molnet.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Skapa, konfigurera, hantera och felsök ett OKD-kluster.
• Säker OKD.
• Distribuera containeriserade applikationer på OKD.
• Övervaka prestandan för en applikation som körs i OKD.
• Hantera datalagring.
• Implementera snabbt applikationer på plats eller i ett offentligt moln som AWS.

I den här instruktörsledda, liveutbildningen i Sverige (på plats eller på distans) kommer deltagarna att lära sig att skapa, uppdatera och underhålla applikationer i container med OKD.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Distribuera en containeriserad webbapplikation till ett OKD-kluster på plats eller i molnet.
• Automatisera en del av mjukvaruleveranspipelinen.
• Tillämpa principerna i DevOps-filosofin för att säkerställa kontinuerlig leverans av en ansökan.

TensorFlow är ett 2: a generationens API för Go ogles öppna källkodsbibliotek för Deep Learning . Systemet är utformat för att underlätta forskning inom maskininlärning och för att göra det snabbt och enkelt att övergå från forskningsprototyp till produktionssystem.

Publik

Kursen är avsedd för ingenjörer som vill använda TensorFlow för sina Deep Learning projekt

Efter avslutad kurs kommer delegaterna att:

• förstå TensorFlow struktur och distributionsmekanismer
• kunna utföra installations / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration
• kunna bedöma kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning
• kunna implementera avancerad produktion som träningsmodeller, bygga grafer och logga

Denna kurs undersöker, med specifika exempel, tillämpningen av Tensor Flow för syftena med bildigenkänning

Publik

Kursen är avsedd för ingenjörer som vill använda TensorFlow för TensorFlow

Efter avslutad kurs kommer deltagarna att kunna:

• förstå TensorFlow struktur och distributionsmekanismer
• utföra installations- / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration
• utvärdera kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning
• implementera avancerad produktion som träningsmodeller, bygga grafer och logga