Online Kubeflow Training in Sverige

Den här instruktörsledda, liveutbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare som vill skapa, 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 hjälp av AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Skapa, distribuera och hantera ML-arbetsflöden baserat på Docker containrar och Kubernetes.
• Kör hela pipelines för maskininlärning på olika arkitekturer och molnmiljöer.
• Använda Kubeflow för att skapa och hantera Jupyter Notebooks.
• Skapa ML-träning, justering av hyperparametrar och hantering 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.

Den här instruktörsledda, liveutbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare som vill skapa, distribuera och hantera arbetsflöden för maskininlärning på Kubernetes.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Kubeflow lokalt och i molnet.
• Skapa, distribuera och hantera ML-arbetsflöden baserat på Docker containrar och Kubernetes.
• Kör hela pipelines för maskininlärning på olika arkitekturer och molnmiljöer.
• Använda Kubeflow för att skapa och hantera Jupyter Notebooks.
• Skapa ML-träning, justering av hyperparametrar och hantering av arbetsbelastningar på flera plattformar.