Schulungsübersicht
Einführung in Kubeflow
- Verständnis der Kubeflow-Mission und Architektur
- Kernkomponenten und Übersicht des Ökosystems
- Bereitstellungsoptionen und Plattformfunktionen
Arbeit mit der Kubeflow-Dashboard
- Navigation durch die Benutzeroberfläche
- Verwalten von Notebooks und Workspaces
- Integrieren von Speicher und Datenquellen
Grundlagen der Kubeflow Pipelines
- Pipeline-Struktur und Komponentenentwurf
- Erstellen von Pipelines mit Python SDK
- Ausführen, Planen und Überwachen von Pipeline-Läufen
Training von ML-Modellen in Kubeflow
- Muster für verteiltes Training
- Verwenden von TFJob, PyTorchJob und anderen Operatoren
- Ressourcenmanagement und Autoskalierung in Kubernetes
Bereitstellen von Modellen mit Kubeflow
- Übersicht über KFServing / KServe
- Bereitstellen von Modellen mit benutzerdefinierten Laufzeiten
- Verwalten von Revisionen, Skalierung und Traffic-Routing
Verwalten von ML-Workflows in Kubernetes
- Versionieren von Daten, Modellen und Artefakten
- Integration von CI/CD für ML-Pipelines
- Sicherheit und rollenbasierte Zugangskontrolle
Best Practices für die Produktion von ML-Modellen
- Entwerfen verlässlicher Workflow-Muster
- Observability und Monitoring
- Troubleshooting von häufigen Kubeflow-Problemen
Fortgeschrittene Themen (optional)
- Multi-Tenant-Kubeflow-Umgebungen
- Hybrid- und multi-cluster-Bereitstellungsszenarien
- Erweitern von Kubeflow mit benutzerdefinierten Komponenten
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von containerisierten Anwendungen
- Erfahrung mit grundlegenden Befehlszeilen-Workflows
- Kenntnisse von Kubernetes-Konzepten
Zielgruppe
- ML-Praktiker
- Data Scientists
- DevOps-Teams, die neu bei Kubeflow sind
Erfahrungsberichte (5)
Er war geduldig und verstand, dass wir zurückfielen.
Albertina - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Kurs - Deploying Kubernetes Applications with Helm
Maschinelle Übersetzung
Ich habe es genossen, an der Kubeflow-Schulung teilzunehmen, die fernmündlich durchgeführt wurde. Diese Schulung ermöglichte mir, mein Wissen zu AWS-Diensten, K8s und allen devOps-Tools um Kubeflow herum zu vertiefen, was die notwendigen Grundlagen sind, um das Thema angemessen anzugehen. Ich möchte mich bei Malawski Marcin für seine Geduld und Professionalität bei der Schulung sowie für seine Ratschläge zur Best Practice bedanken. Malawski behandelt das Thema aus verschiedenen Perspektiven und nutzt verschiedene Bereitstellungstools wie Ansible, EKS kubectl und Terraform. Nun bin ich definitiv davon überzeugt, dass ich mich in dem richtigen Anwendungsbereich befinde.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Kurs - Kubeflow
Maschinelle Übersetzung
Es vermittelte eine gute Grundlage für Docker und Kubernetes.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
Kurs - Docker (introducing Kubernetes)
Maschinelle Übersetzung
Ich habe das Wissen des Trainers größtenteils geschätzt.
- Inverso Gesellschaft fur innovative Versicherungssoftware mbH
Kurs - Docker, Kubernetes and OpenShift for Developers
Maschinelle Übersetzung
Praktische Übungen, um die Konzepte zu vertiefen.
Josh Bjornson - Leonteq Securities AG
Kurs - Kubernetes from Basic to Advanced
Maschinelle Übersetzung