
En línea o en el sitio, los cursos de capacitación en vivo de Kubeflow dirigidos por un instructor demuestran a través de la práctica interactiva cómo usar Kubeflow para crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.
La capacitación de Kubeflow está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo <a href = "https://www.dadesktop.com/>". La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en México o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en México.
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Algunos de nuestros clientes


















































Programa del curso Kubeflow
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Instalar y configurar Kubeflow en la premisa y en la nube utilizando AWS EKS (Servicio Elástico Kubernetes).
Construcción, implementación y gestión de flujos de trabajo ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
Ejecuta todos los tubos de aprendizaje de máquina en diversas arquitecturas y en ambientes en la nube.
Usar Kubeflow para espallar y gestionar las notas de Jupyter.
Construye la formación de ML, el tuning de hiperparámetros y el servicio de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en AWS.
Utilice EKS (Servicio Elástico Kubernetes) para simplificar el trabajo de iniciación de un cluster Kubernetes en AWS.
Crea y implementa un Kubernetes pipeline para la automatización y la gestión de los modelos ML en la producción.
Treinar y implementar TensorFlow modelos ML a través de múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
Leverage otros servicios gestionados por AWS para extender una aplicación ML.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en Azure.
Utilice Azure Kubernetes Servicio (AKS) para simplificar el trabajo de iniciar un Kubernetes cluster en Azure.
Crea y implementa un Kubernetes pipeline para la automatización y la gestión de los modelos ML en la producción.
Treinar y implementar TensorFlow modelos ML a través de múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
Leverage otros servicios gestionados por AWS para extender una aplicación ML.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en GCP y GKE.
Utilice GKE (Kubernetes Kubernetes Motor) para simplificar el trabajo de iniciar un Kubernetes cluster en GCP.
Crea y implementa un Kubernetes pipeline para la automatización y la gestión de los modelos ML en la producción.
Treinar y implementar TensorFlow modelos ML a través de múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
Ofrecer otros servicios de GCP para extender una aplicación ML.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
Utilice IKS para simplificar el trabajo de iniciar un cluster Kubernetes en IBM Cloud.
Crea y implementa un Kubernetes pipeline para la automatización y la gestión de los modelos ML en la producción.
Treinar y implementar TensorFlow modelos ML a través de múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
Leverage otros servicios de IBM Cloud para extender una aplicación ML.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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Al final de este curso, los participantes podrán:
En la parte inferior de la parte inferior de la parte inferior de la parte inferior de la parte inferior de la parte inferior de la parte inferior de la parte inferior de la parte inferior de la parte inferior.
Utilice OpenShift para simplificar el trabajo de la iniciación de un Kubernetes cluster.
Crea y implementa un Kubernetes pipeline para la automatización y la gestión de los modelos ML en la producción.
Treinar y implementar TensorFlow modelos ML a través de múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
Póngase en contacto con los servicios de nube público (por ejemplo, los servicios de AWS) desde el interior OpenShift para ampliar una aplicación ML.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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Instalar y configurar Kubeflow en la premisa y en la nube.
Construcción, implementación y gestión de flujos de trabajo ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
Ejecuta todos los tubos de aprendizaje de máquina en diversas arquitecturas y en ambientes en la nube.
Usar Kubeflow para espallar y gestionar las notas de Jupyter.
Construye la formación de ML, el tuning de hiperparámetros y el servicio de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
Para saber más sobre Kubeflow, por favor visite: https://github.com/kubeflow/kubeflow
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