全球運籌中心, 台中

全球運籌中心, 西屯區府會園道179號3樓, 台中, taiwan
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Kubeflow

35 時間：
這種以講師為主導的台中市現場現場培訓面向希望在Kubernetes上構建，部署和管理機器學習工作流的開發人員和數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 使用 AWS EKS（Elastic Kubernetes Service）在本地和雲中安裝和配置 Kubeflow。
  • 基於 Docker 容器和 Kubernetes 構建、部署和管理 ML 工作流。
  • 在不同的架構和雲環境中運行整個機器學習管道。
  • 使用 Kubeflow 生成和管理 Jupyter 筆記本。
  • 跨多個平台構建 ML 訓練、超參數調優和服務工作負載。
更多...

Kubeflow on AWS

28 時間：
這種由講師指導的台中市現場現場培訓面向希望將Machine Learning工作負載部署到AWS EC2伺服器的工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 在 AWS 上安裝和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他需要的軟體。
  • 使用 EKS（Elastic Kubernetes Service）簡化在 AWS 上初始化 Kubernetes 集群的工作。
  • 創建和部署 Kubernetes 管道，用於在生產環境中自動執行和管理 ML 模型。
  • 在多個並行運行的 GPU 和機器上訓練和部署 TensorFlow ML 模型。
  • 利用其他 AWS 託管服務來擴展 ML 應用程式。
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Kubeflow on Azure

28 時間：
這種由講師指導的台中市現場培訓（現場或遠端）面向希望將Machine Learning工作負載部署到Azure雲的工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 在 Azure 上安裝和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他所需的軟體。
    • 使用 Azure Kubernetes
  • 服務 （AKS） 簡化在 Azure 上初始化 Kubernetes 群集的工作。
  • 創建和部署 Kubernetes 管道，用於在生產環境中自動執行和管理 ML 模型。
  • 在多個並行運行的 GPU 和機器上訓練和部署 TensorFlow ML 模型。
  • 利用其他 AWS 託管服務來擴展 ML 應用程式。
更多...

Kubeflow on GCP

28 時間：
這種由講師指導的台中市現場培訓（現場或遠端）面向希望將Machine Learning工作負載部署到Google雲平臺（GCP）的工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 在 GCP 和 GKE 上安裝和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他需要的軟體。
  • 使用 GKE（Kubernetes Kubernetes Engine）簡化在 GCP 上初始化 Kubernetes 集群的工作。
  • 創建和部署 Kubernetes 管道，用於在生產環境中自動執行和管理 ML 模型。
  • 在多個 GPU 和並行運行的機器上訓練和部署 TensorFlow ML 模型。
  • 利用其他 GCP 服務來擴展 ML 應用程式。
更多...

Kubeflow on IBM Cloud

28 時間：
這種由講師指導的台中市現場（現場或遠端）現場培訓面向希望將Machine Learning工作負載部署到IBM Cloud Kubernetes Service（IKS）的工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 在 IBM Cloud Kubernetes Service （IKS） 上安裝和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他所需的軟體。
  • 使用 IKS 簡化在 IBM Cloud 上初始化 Kubernetes 集群的工作。
  • 創建和部署 Kubernetes 管道，用於在生產環境中自動執行和管理 ML 模型。
  • 在多個並行運行的 GPU 和機器上訓練和部署 TensorFlow ML 模型。
  • 利用其他 IBM Cloud 服務來擴展 ML 應用程式。
更多...

Kubeflow on OpenShift

28 時間：
這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）面向希望將機器學習工作負載部署到 OpenShift 本地或混合雲的工程師。
  • 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 在 OpenShift 集群上安裝和配置 Kubernetes 和 Kubeflow。
  • 使用 OpenShift 簡化初始化 Kubernetes 集群的工作。
  • 創建和部署 Kubernetes 管道，用於在生產環境中自動執行和管理 ML 模型。
  • 在多個並行運行的 GPU 和機器上訓練和部署 TensorFlow ML 模型。
  • 從 OpenShift 中調用公有雲端服務（例如 AWS 服務）以擴展 ML 應用程式
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Kubeflow Fundamentals

28 時間：
這種以講師為主導的台中市現場現場培訓面向希望在Kubernetes上構建，部署和管理機器學習工作流的開發人員和數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 在本地和雲端安裝和配置 Kubeflow。
  • 基於 Docker 容器和 Kubernetes 構建、部署和管理 ML 工作流。
  • 在不同的架構和雲環境中運行整個機器學習管道。
  • 使用 Kubeflow 生成和管理 Jupyter 筆記本。
  • 跨多個平台構建 ML 訓練、超參數調優和服務工作負載。
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客戶評論 (1)

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™
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