Programa del Curso

Introducción

  • Kubeflow on OpenShift Frente a los servicios gestionados en la nube pública

Descripción general de Kubeflow on OpenShift

  • Contenedores de lectura de código
  • Opciones de almacenamiento

Información general sobre la configuración del entorno

  • Configuración de un clúster Kubernetes

Configuración Kubeflow on OpenShift

  • Instalación Kubeflow

Codificación del modelo

  • Elección de un algoritmo de ML
  • Implementación de un modelo TensorFlow CNN

Lectura de los datos

  • AccessCreación de un conjunto de datos

Canalizaciones de Kubeflow en OpenShift

  • Configuración de una canalización de un extremo a otro Kubeflow
  • Personalización Kubeflow de canalizaciones

Ejecución de un trabajo de entrenamiento de ML

  • Entrenamiento de un modelo

Implementación del modelo

  • Ejecución de un modelo entrenado en OpenShift

Integración del modelo en una aplicación web

  • Creación de una aplicación de ejemplo
  • Envío de solicitudes de predicción

Administración Kubeflow

  • Monitoreo con Tensorboard
  • Administración de registros

Protección de un clúster Kubeflow

  • Configuración de la autenticación y la autorización

Solución de problemas

Resumen y Conclusión.

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático.
  • Conocimiento de los conceptos de computación en la nube.
  • Conocimientos generales de contenedores (Docker) y orquestación (Kubernetes).
  • Algo de Python experiencia en programación es útil.
  • Experiencia trabajando con una línea de comandos.

Audiencia

  • Ingenieros en ciencia de datos.
  • DevOps Ingenieros interesados en la implementación de modelos de aprendizaje automático.
  • Ingenieros de infraestructura interesados en la implementación de modelos de aprendizaje automático.
  • Ingenieros de software que deseen automatizar la integración y el despliegue de funciones de aprendizaje automático con su aplicación
  28 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

Testimonios (4)

Cursos Relacionados

Categorías Relacionadas