Kubeflow Schulungen

Kubeflow ist ein Toolkit für die Erstellung Machine Learning (ML) auf Kubernetes einfach, tragbare und skalierbare. AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) ist eine Amazon verwaltete Dienstleistung für die Ausführung der Kubernetes auf AWS.

Dieser Instructor-leitet, Live-Training (Online oder OnSite) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Maschinenlehrungsarbeitströme auf Kubernetes bauen, implementieren und verwalten möchten.

Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

Installieren und konfigurieren Sie Kubeflow auf Prämise und im Cloud mit AWS EKS (Elastic Kubernetes Service). Erstellen, implementieren und verwalten ML Workflows basierend auf Docker Container und Kubernetes. Führen Sie die gesamten Maschinenlernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen. Verwenden Sie Kubeflow, um Jupyter Notebooks zu spannen und zu verwalten. Erstellen Sie ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Service-Workloads auf mehreren Plattformen.

Format des Kurses

Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.

Kursanpassungsoptionen

Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.

Kubeflow Es ist ein Rahmen für die Durchführung Machine Learning Arbeitsladen auf Kubernetes. TensorFlow ist eine Maschinenlehrbibliothek und Kubernetes ist eine Orchestrierplattform für die Verwaltung von Container-Anwendungen.

Diese Live-Training (online oder online) richtet sich an Ingenieure, die Arbeitsloads auf einen AWS EC2-Server implementieren möchten.

Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

Installieren und konfigurieren Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf AWS. Verwenden Sie EKS (Elastic Kubernetes Service), um die Arbeit der Initialisierung eines Kubernetes Clusters auf AWS zu vereinfachen. Erstellen und implementieren Sie eine Kubernetes Pipeline für die Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion. Trainieren und implementieren Sie TensorFlow ML-Modelle über mehrere GPUs und Maschinen, die parallel funktionieren. Leverage andere AWS verwaltete Dienste, um eine ML-Anwendung zu erweitern.

Format des Kurses

Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.

Kursanpassungsoptionen

Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.

Kubeflow ist ein Rahmen für die Durchführung Machine Learning Arbeitsladen auf Kubernetes. TensorFlow ist eine der beliebtesten Maschinenlehrbibliotheken. Kubernetes ist eine Orchesterplattform für die Verwaltung von Container-Anwendungen.

Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Ingenieure, die Machine Learning Workloads auf Azure Cloud implementieren möchten.

Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

Installieren und konfigurieren Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf Azure. Verwenden Sie Azure Kubernetes Service (AKS), um die Arbeit der Initialisierung eines Kubernetes Cluster auf Azure zu vereinfachen. Erstellen und implementieren Sie eine Kubernetes Pipeline für die Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion. Trainieren und implementieren Sie TensorFlow ML-Modelle über mehrere GPUs und Maschinen, die parallel funktionieren. Leverage andere AWS verwaltete Dienste, um eine ML-Anwendung zu erweitern.

Format des Kurses

Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.

Kursanpassungsoptionen

Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.

Kubeflow ist ein Rahmen für die Durchführung Machine Learning Arbeitsladen auf Kubernetes. TensorFlow ist eine der beliebtesten Maschinenlehrbibliotheken. Kubernetes ist eine Orchesterplattform für die Verwaltung von Container-Anwendungen.

Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Ingenieure, die Machine Learning Workloads auf Google Cloud Platform (GCP) implementieren möchten.

Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

Installieren und konfigurieren Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf GCP und GKE. Verwenden Sie GKE (Kubernetes Kubernetes Engine), um die Arbeit der Initialisierung eines Kubernetes Clusters auf GCP zu vereinfachen. Erstellen und implementieren Sie eine Kubernetes Pipeline für die Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion. Trainieren und implementieren Sie TensorFlow ML-Modelle über mehrere GPUs und Maschinen, die parallel funktionieren. Leverage andere GCP-Dienste, um eine ML-Anwendung zu erweitern.

Format des Kurses

Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.

Kursanpassungsoptionen

Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.

Kubeflow Es ist ein Rahmen für die Durchführung Machine Learning Arbeitsladen auf Kubernetes. TensorFlow ist eine der beliebtesten Maschinenlehrbibliotheken. Kubernetes ist eine Orchesterplattform für die Verwaltung von Container-Anwendungen.

Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Ingenieure, die Arbeitsladungen auf IBM Cloud Kubernetes Service (IKS) implementieren möchten.

Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

Installieren und konfigurieren Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf IBM Cloud Kubernetes Service (IKS). Verwenden Sie IKS, um die Arbeit der Initialisierung eines Kubernetes Clusters auf der IBM Cloud zu vereinfachen. Erstellen und implementieren Sie eine Kubernetes Pipeline für die Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion. Trainieren und implementieren Sie TensorFlow ML-Modelle über mehrere GPUs und Maschinen, die parallel funktionieren. Leverage andere IBM Cloud-Dienste, um eine ML-Anwendung zu erweitern.

Format des Kurses

Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.

Kursanpassungsoptionen

Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.

Kubeflow ist ein Rahmen für die Durchführung Machine Learning Arbeitsladen auf Kubernetes. TensorFlow ist eine der beliebtesten Maschinenlehrbibliotheken. Kubernetes ist eine Orchesterplattform für die Verwaltung von Container-Anwendungen. OpenShift ist eine Cloud-Anwendungentwicklung-Plattform, die Container verwendet Docker, orchestriert und verwaltet von Kubernetes, auf der Grundlage von Red Hat Enterprise Linux.

Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Ingenieure, die Arbeitsladungen auf eine OpenShift on-premise oder hybride Cloud implementieren möchten.

Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer: Und siehe, siehe, siehe, siehe, siehe, siehe, siehe, siehe, siehe, siehe, siehe, siehe! Verwenden Sie OpenShift, um die Arbeit der Initialisierung eines Kubernetes Clusters zu vereinfachen. Erstellen und implementieren Sie eine Kubernetes Pipeline für die Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion. Trainieren und implementieren Sie TensorFlow ML-Modelle über mehrere GPUs und Maschinen, die parallel funktionieren. Anrufen Sie öffentliche Cloud-Dienstleistungen (z. B. AWS-Dienstleistungen) von innen OpenShift, um eine ML-Anwendung zu erweitern.

Format des Kurses

Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.

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Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.

Kubeflow ist ein Toolkit für die Erstellung Machine Learning (ML) auf Kubernetes einfach, tragbare und skalierbare.

Dieser Instructor-leitet, Live-Training (Online oder OnSite) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Maschinenlehrungsarbeitströme auf Kubernetes bauen, implementieren und verwalten möchten.

Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

Installieren und konfigurieren Kubeflow auf Prämise und im Cloud. Erstellen, implementieren und verwalten ML Workflows basierend auf Docker Container und Kubernetes. Führen Sie die gesamten Maschinenlernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen. Verwenden Sie Kubeflow, um Jupyter Notebooks zu spannen und zu verwalten. Erstellen Sie ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Service-Workloads auf mehreren Plattformen.

Format des Kurses

Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.

Kursanpassungsoptionen

Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren. Um mehr über Kubeflow zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://github.com/kubeflow/kubeflow