課程簡介
介紹
- Kubeflow on Azure 本地部署與其他公有雲供應商
Kubeflow 功能和體系結構概述
部署過程概述
啟動 Azure 帳戶
準備和啟動啟用了 GPU 的虛擬機
設置使用者角色和許可權
準備構建環境
選擇 TensorFlow 模型和數據集
將代碼和框架打包到 Docker 映射中
使用 AKS 設定 Kubernetes 群集
暫存訓練和驗證數據
配置 Kubeflow 流水線
啟動訓練作業。
在運行時可視化訓練作業
作業完成後進行清理
故障排除
總結和結論
最低要求
- 對機器學習概念的理解。
- 瞭解雲計算概念。
- 對容器 (Docker) 和編排 (Kubernetes) 有大致的瞭解。
- 一些 Python 程式設計經驗是有説明的。
- 具有使用命令行的經驗。
觀眾
- 數據科學工程師。
- DevOps 對機器學習模型部署感興趣的工程師。
- 對機器學習模型部署感興趣的 基礎架構工程師。
- 希望將機器學習功能與其應用程式自動集成和部署的軟體工程師。
客戶評論 (4)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Course - MLflow
非常友好和樂於助人
Aktar Hossain - Unit4
Course - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
機器翻譯
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life™
Course - Kubeflow
The course, Trainer