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Temario del curso
Introducción
Resumen de las características y componentes de Kubeflow
- Contenedores, manifiestos, etc.
Resumen de un pipeline de aprendizaje automático
- Entrenamiento, pruebas, ajuste, despliegue, etc.
Despliegue de Kubeflow en un clúster de Kubernetes
- Preparación del entorno de ejecución (clúster de entrenamiento, clúster de producción, etc.)
- Descarga, instalación y personalización.
Ejecución de un pipeline de aprendizaje automático en Kubernetes
- Creación de un pipeline de TensorFlow.
- Creación de un pipeline de PyTorch.
Visualización de los resultados
- Exportación y visualización de métricas del pipeline
Personalización del entorno de ejecución
- Personalización de la pila de tecnología para infraestructuras diversas
- Actualización de un despliegue de Kubeflow
Ejecución de Kubeflow en nubes públicas
- AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform
Gestión de flujos de trabajo de producción
- Ejecución con metodología GitOps
- Agendamiento de tareas
- Generación de notebooks de Jupyter
Resolución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Conocimiento de la sintaxis de Python
- Experiencia con Tensorflow, PyTorch u otros marcos de aprendizaje automático
- Cuenta de un proveedor de nube pública (opcional)
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
28 Horas