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Schulungsübersicht
Einführung in Kubeflow
- Verständnis der Kubeflow-Mission und -Architektur
- Überblick über Kernkomponenten und Ökosystem
- Deployment-Optionen und Plattformfähigkeiten
Arbeiten mit dem Kubeflow Dashboard
- Navigation in der Benutzeroberfläche
- Verwalten von Notebooks und Workspaces
- Einbinden von Speicher und Datenquellen
Grundlagen der Kubeflow Pipelines
- Pipeline-Struktur und Komponenten-Design
- Erstellen von Pipelines mit dem Python SDK
- Ausführen, Planen und Überwachen von Pipeline-Läufen
Trainieren von ML-Modellen auf Kubeflow
- Verteilte Trainingsmuster
- Verwendung von TFJob, PyTorchJob und anderen Operatoren
- Ressourcenmanagement und Autoscaling in Kubernetes
Modell-Bereitstellung mit Kubeflow
- Überblick über KFServing / KServe
- Bereitstellen von Modellen mit benutzerdefinierten Laufzeiten
- Verwalten von Revisionsstufen, Skalierung und Traffic-Routing
Verwalten von ML-Workflows auf Kubernetes
- Versionierung von Daten, Modellen und Artefakten
- Einbinden von CI/CD für ML-Pipelines
- Sicherheit und rollenbasierte Zugriffssteuerung (RBAC)
Best Practices für die Produktion von ML
- Entwurf zuverlässiger Workflow-Muster
- Beobachtbarkeit und Überwachung
- Fehlerbehebung bei häufigen Kubeflow-Problemen
Fortgeschrittene Themen (Optional)
- Multi-Tenant-Kubeflow-Umgebungen
- Szenarien für hybride und multi-Cluster-Bereitstellungen
- Erweitern von Kubeflow mit benutzerdefinierten Komponenten
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von containerisierten Anwendungen
- Erfahrung mit grundlegenden Command-Line-Arbeitsabläufen
- Vertrautheit mit den Konzepten von Kubernetes
Zielgruppe
- ML-Praktiker
- Data Scientists
- DevOps-Teams, die neu bei Kubeflow sind
14 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
grundlegendes Verständnis von Containern und Kubernetes sowie deren Interaktion Funktionen der OpenShift-Plattform
Eric Scholze - NOW IT GmbH
Kurs - Introduction to Containers, Kubernetes & OpenShift
Maschinelle Übersetzung
Gute und machbare Übungen.
Jannes Wykhoff - Landesamt fur Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Kurs - Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) - exam preparation
About the microservices and how to maintenance kubernetes