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課程簡介
介紹
Kubeflow 特性和元件概述
- 容器、清單等
Machine Learning 管道概述
- 培訓、測試、調優、部署等。
將 Kubeflow 部署到 Kubernetes 集群
- 準備執行環境(訓練集群、生產集群等)
- 下載、安裝和定製。
在 Kubernetes 上運行 Machine Learning 管道
- 構建 TensorFlow 管道。
- 構建 PyTorch pipleline。
可視化結果
- 匯出和可視化管道指標
自定義執行環境
- 為各種基礎設施定製堆疊
- 升級 Kubeflow 部署
在公有雲上運行 Kubeflow
- AWS、Microsoft Azure、Google 雲平臺
管理生產工作流
- 使用 GitOps 方法運行
- 計劃作業
- 生成 Jupyter 筆記本
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
- 公有雲供應商帳戶(可選)
觀眾
- 開發人員
- 數據科學家
28 小時