課程簡介

介紹

  • Kubernetes 簡介
  • Kubeflow 功能和體系結構概述
  • Kubeflow 在 AWS 上、本地部署和其他公有雲供應商上

使用 AWS EKS 設置集群

使用Microk8s設置本地集群

使用 GitOps 方法部署 Kubernetes

數據存儲方法

創建 Kubeflow 流水線

觸發流水線

定義輸出工件

存儲數據集和模型的元數據

使用 TensorFlow 進行超參數優化

可視化和分析結果

多GPU培訓

創建用於部署 ML 模型的推理伺服器

使用 JupyterHub

Networking 和負載均衡

Auto Scaling Kubernetes 集群

故障排除

總結和結論

最低要求

  • 熟悉 Python 語法 
  • 具有 Tensorflow、PyTorch 或其他機器學習框架的經驗
  • 具有必要資源的 AWS 帳戶

觀眾

  • 開發人員
  • 數據科學家
  35 時間:

人數


開始於

結束於


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.

每位參與者的報價

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