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課程簡介
簡介
Kubeflow 功能與組件概述
- 容器、清單文件等
機器學習管道概述
- 訓練、測試、調優、部署等
將 Kubeflow 部署到 Kubernetes 叢集
- 準備執行環境(訓練叢集、生產叢集等)
- 下載、安裝及自定義
在 Kubernetes 上執行機器學習管道
- 構建 TensorFlow 管道
- 構建 PyTorch 管道
結果視覺化
- 匯出並視覺化管道指標
自定義執行環境
- 針對多樣化基礎設施自定義技術棧
- 升級 Kubeflow 部署
在公有雲上運行 Kubeflow
- AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform
管理生產工作流
- 採用 GitOps 方法論運行
- 排程任務
- 啟動 Jupyter 筆記本
故障排除
總結與結論
最低要求
- 熟悉 Python 語法
- 具有 Tensorflow、PyTorch 或其他機器學習框架的使用經驗
- 公有雲服務商帳戶(可選)
目標受眾
- 開發人員
- 數據科學家
28 小時