課程簡介

介紹

  • Kubeflow 在 IKS 上、本地部署上、在其他公共雲供應商上

IBM Cloud 上的 Kubeflow 功能概述

  • IKs(英语:IKs)
  • IBM Cloud 物件存儲

環境設置概述

  • 準備虛擬機
  • 設置 Kubernetes 集群

設定Kubeflow on IBM Cloud

  • 透過 IKS 安裝 Kubeflow

對模型進行編碼

  • 選擇 ML 演算法
  • 實現 TensorFlow CNN 模型

讀取數據

  • Access使用 MNIST 數據集

IBM Cloud 上的管道

  • 設置端到端 Kubeflow 管道
  • 自訂 Kubeflow 管道

運行 ML 訓練作業

  • 訓練 MNIST 模型

部署模型

  • 運行 TensorFlow 在 IKS 上提供服務

將模型整合到 Web 應用程式中

  • 創建範例應用程式
  • 發送預測請求

管理 Kubeflow

  • 使用 Tensorboard 進行監控
  • 管理日誌

保護 Kubeflow 群集

  • 設置身份驗證和授權

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結構工程師。
  • 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。
 28 時間:

人數



每位參與者的報價

客戶評論 (2)

課程分類