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Temario del curso
Introducción a Kubeflow
- Comprensión de la misión y arquitectura de Kubeflow
- Descripción general de los componentes principales y el ecosistema
- Opciones de implementación y capacidades de la plataforma
Trabajo con el Panel de Control de Kubeflow
- Navegación por la interfaz de usuario
- Gestión de cuadernos y espacios de trabajo
- Integración de almacenamiento y fuentes de datos
Fundamentos de Kubeflow Pipelines
- Estructura del pipeline y diseño de componentes
- Autoría de pipelines con el SDK de Python
- Ejecución, programación y monitoreo de ejecuciones de pipelines
Entrenamiento de Modelos de ML en Kubeflow
- Patrones de entrenamiento distribuido
- Uso de TFJob, PyTorchJob y otros operadores
- Gestión de recursos y autoescalado en Kubernetes
Servicio de Modelos con Kubeflow
- Descripción general de KFServing / KServe
- Despliegue de modelos con tiempos de ejecución personalizados
- Gestión de revisiones, escalado y enrutamiento de tráfico
Gestión de Flujos de Trabajo de ML en Kubernetes
- Versionado de datos, modelos y artefactos
- Integración de CI/CD para pipelines de ML
- Seguridad y control de acceso basado en roles
Mejores Prácticas para Producción de ML
- Diseño de patrones de flujos de trabajo confiables
- Observabilidad y monitoreo
- Solución de problemas comunes de Kubeflow
Temas Avanzados (Opcional)
- Entornos multiinquilino de Kubeflow
- Escenarios de implementación híbrida y multi-clúster
- Extensión de Kubeflow con componentes personalizados
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de aplicaciones contenidas (contenedorizadas)
- Experiencia con flujos de trabajo básicos de línea de comandos
- Familiaridad con los conceptos de Kubernetes
Público objetivo
- Profesionales del ML
- Científicos de datos
- Equipos de DevOps nuevos en Kubeflow
14 Horas
Testimonios (3)
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Curso - Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes
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