Schulungsübersicht

Einführung

  • Kubeflow on OpenShift im Vergleich zu verwalteten öffentlichen Cloud-Diensten

Übersicht über Kubeflow on OpenShift

  • Code-Lese-Container
  • Speichermöglichkeiten

Übersicht über die Umgebungseinrichtung

  • Einrichten eines Kubernetes Clusters

Einrichten Kubeflow on OpenShift

  • Installieren Kubeflow

Codierung des Modells

  • Auswahl eines ML-Algorithmus
  • Implementierung eines TensorFlow CNN-Modells

Auslesen der Daten

  • AccessEinen Datensatz bearbeiten

Kubeflow-Pipelines auf OpenShift

  • Einrichten einer End-to-End-Pipeline Kubeflow.
  • Anpassen von Kubeflow Pipelines

Ausführen eines ML-Schulungsjobs

  • Ein Modell trainieren

Bereitstellen des Modells

  • Ausführen eines trainierten Modells auf OpenShift

Integrieren des Modells in eine Webanwendung

  • Erstellen einer Beispielanwendung
  • Senden von Vorhersageanfragen

Verwalten Kubeflow

  • Überwachung mit Tensorboard
  • Protokolle verwalten

Sichern eines Kubeflow Clusters

  • Authentifizierung und Autorisierung einrichten

Fehlerbehebung

Zusammenfassung und Schlussfolgerung.

Voraussetzungen

  • Verständnis für Konzepte des maschinellen Lernens.
  • Kenntnisse über Cloud-Computing-Konzepte.
  • Ein allgemeines Verständnis von Containern (Docker) und Orchestrierung (Kubernetes).
  • Ein wenig Python Programmiererfahrung ist hilfreich.
  • Erfahrung im Umgang mit einer Kommandozeile.

Publikum

  • Datenwissenschaftler.
  • DevOps Ingenieure, die an der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen interessiert sind.
  • Infrastrukturingenieure, die sich für die Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen interessieren.
  • Software-Ingenieure, die die Integration und Bereitstellung von maschinellen Lernfunktionen mit ihrer Anwendung automatisieren möchten
  28 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (4)

Kombinierte Kurse

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