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Schulungsübersicht
Foundations of MLOps on Kubernetes
- Core concepts of MLOps
- MLOps vs traditional DevOps
- Key challenges of ML lifecycle management
Containerizing ML Workloads
- Packaging models and training code
- Optimizing container images for ML
- Managing dependencies and reproducibility
CI/CD for Machine Learning
- Structuring ML repositories for automation
- Integrating testing and validation steps
- Triggering pipelines for retraining and updates
GitOps for Model Deployment
- GitOps principles and workflows
- Using Argo CD for model deployment
- Version control of models and configurations
Pipeline Orchestration on Kubernetes
- Building pipelines with Tekton
- Managing multi-step ML workflows
- Scheduling and resource management
Monitoring, Logging, and Rollback Strategies
- Tracking data drift and model performance
- Integrating alerting and observability
- Rollback and failover approaches
Automated Retraining and Continuous Improvement
- Designing feedback loops
- Automating scheduled retraining
- Integrating MLflow for tracking and experiment management
Advanced MLOps Architectures
- Multi-cluster and hybrid-cloud deployment models
- Scaling teams with shared infrastructure
- Security and compliance considerations
Summary and Next Steps
Voraussetzungen
- An understanding of Kubernetes fundamentals
- Experience with machine learning workflows
- Knowledge of Git-based development
Audience
- ML engineers
- DevOps engineers
- ML platform teams
14 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
er war geduldig und verstand, dass wir zurückbleiben
Albertina - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Kurs - Deploying Kubernetes Applications with Helm
Maschinelle Übersetzung
das ML-Ekosystem, nicht nur MLFlow sondern auch Optuna, Hyperopt, Docker und Docker-Compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurs - MLflow
Maschinelle Übersetzung
Ich habe es sehr genossen, an der Kubeflow Ausbildung teilzunehmen, die ferngesteuert durchgeführt wurde. Diese Ausbildung ermöglichte mir, mein Wissen zu AWS-Diensten, K8s und allen devOps-Tools rund um Kubeflow zu festigen, was die notwendige Grundlage ist, um das Thema angemessen anzugehen. Ich möchte Malawski Marcin für seine Geduld und Professionalität bei der Ausbildung sowie für Tipps zur besten Praxis danken. Malawski attackiert das Thema aus verschiedenen Perspektiven, mit unterschiedlichen Bereitstellungstools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Jetzt bin ich definitiv überzeugt, dass ich mich auf dem richtigen Anwendungsgebiet befinde.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Kurs - Kubeflow
Maschinelle Übersetzung
