Kubeflow Školení v Prague

Kubeflow je open-source platforma navržená k zjednodušení vytváření, trénování a nasazování pracovních úloh strojového učení na Kubernetes.

Tato školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určena začátečním až středně pokročilým profesionálům, kteří se chtějí naučit sestavovat spolehlivé pracovní postupy strojového učení pomocí Kubeflow.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci získávat dovednosti k:

• Pohybu v ekosystému Kubeflow a jeho hlavních komponentách.
• Sestavování reproducibilních pracovních postupů pomocí Kubeflow Pipelines.
• Spouštění škálovatelných tréninkových úloh na Kubernetes.
• Efektivnímu nasazování modelů strojového učení pomocí Kubeflow Serving.

Formát kurzu

• Řízená prezentace a společná diskuse.
• Praktické laboratoře s reálnými komponentami Kubeflow.
• Praktické cvičení k vytváření pracovních postupů ML od konce do konce.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Přizpůsobené verze tohoto školení mohou být upraveny tak, aby odpovídaly technologickému stacku a požadavkům vašeho týmu.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře a datové vědce, kteří chtějí vytvářet, nasazovat a spravovat pracovní postupy strojového učení na Kubernetes.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Kubeflow na místě a v cloudu pomocí AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Vytvářejte, nasazujte a spravujte pracovní postupy ML založené na Docker kontejnerech a Kubernetes.
• Spusťte celé kanály strojového učení na různých architekturách a cloudových prostředích.
• Použití Kubeflow k vytvoření a správě poznámkových bloků Jupyter.
• Vytvářejte školení ML, ladění hyperparametrů a obsluhu úloh na více platformách.

Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno inženýrům, kteří se chtějí naučit nasazovat pracovní úlohy strojového učení na AWS EC2 serveru.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat Kubernetes, Kubeflow a ostatní potřebný software na AWS.
• Používat EKS (Elastic Kubernetes Service) k zjednodušení inicializace clusteru Kubernetes na AWS.
• Vytvářet a nasazovat Kubernetes pipeline pro automatizaci a správu ML modelů v produkčním prostředí.
• Trénovat a nasazovat TensorFlow ML modely napříč více GPU a počítači běžícími paralelně.
• Využívat jiné spravované služby AWS k rozšíření aplikace ML.

Toto vedené školení (online či prezenčně) je určeno inženýrům, kteří chtějí nasadit pracovní zatížení strojového učení do cloudu Azure.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat Kubernetes, Kubeflow a ostatní potřebné software na Azure.
• Použít službu Azure Kubernetes Service (AKS) pro zjednodušení inicializace clusteru Kubernetes v cloudu Azure.
• Vytvořit a nasadit Kubernetes pipeline pro automatizaci a správu ML modelů ve výrobním prostředí.
• Trénovat a nasazovat TensorFlow ML modely na více GPU a strojích běžících paralelně.
• Využít další spravované služby AWS k rozšíření ML aplikace.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře a datové vědce, kteří chtějí vytvářet, nasazovat a spravovat pracovní postupy strojového učení na Kubernetes.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Kubeflow na místě a v cloudu.
• Vytvářejte, nasazujte a spravujte pracovní postupy ML založené na Docker kontejnerech a Kubernetes.
• Spusťte celé kanály strojového učení na různých architekturách a cloudových prostředích.
• Použití Kubeflow k vytvoření a správě poznámkových bloků Jupyter.
• Vytvářejte školení ML, ladění hyperparametrů a obsluhu úloh na více platformách.