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課程簡介
Kubeflow 簡介
- 理解 Kubeflow 的使命與架構
- 核心組件與生態系統概覽
- 部署選項與平台能力
使用 Kubeflow 儀表板
- 使用者介面導覽
- 管理筆記本與工作區
- 整合儲存空間與資料來源
Kubeflow Pipelines 基礎
- 結構設計與組件規劃
- 使用 Python SDK 編寫 Pipeline
- 執行、排程與監控 Pipeline 運行狀況
在 Kubeflow 上訓練 ML 模型
- 分散式訓練模式
- 使用 TFJob、PyTorchJob 及其他操作員
- Kubernetes 上的資源管理與自動伸縮
透過 Kubeflow 提供模型服務
- KFServing / KServe 概覽
- 使用自訂運行時部署模型
- 管理修訂版本、擴展與流量路由
在 Kubernetes 上管理 ML 工作流程
- 資料、模型與物件的版本控制
- 為 ML Pipeline 整合 CI/CD
- 安全與基於角色的存取控制
生產環境中 ML 的最佳實踐
- 設計可靠的工作流程模式
- 可觀測性與監控
- 排除常見的 Kubeflow 問題
進階主題(選修)
- 多租戶 Kubeflow 環境
- 混合式與多叢集部署情境
- 透過自訂組件擴充 Kubeflow
總結與後續步驟
最低要求
- 了解容器化應用程式
- 具備基本命令列工作流程的經驗
- 熟悉 Kubernetes 概念
受眾
- 機器學習從業人員
- 資料科學家
- 新接觸 Kubeflow 的 DevOps 團隊
14 小時
客戶評論 (3)
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