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课程大纲
引言
Kubeflow功能与组件概述
- 容器、清单(manifests)等
机器学习流水线概述
- 训练、测试、调优、部署等
将Kubeflow部署到Kubernetes集群
- 准备执行环境(训练集群、生产集群等)
- 下载、安装与定制
在Kubernetes上运行机器学习流水线
- 构建TensorFlow流水线
- 构建PyTorch流水线
结果可视化
- 导出并可视化流水线指标
定制执行环境
- 针对不同基础设施定制技术栈
- 升级Kubeflow部署
在公有云上运行Kubeflow
- AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform
管理生产工作流
- 采用GitOps方法运行
- 调度任务
- 生成Jupyter笔记本
故障排除
总结与结语
要求
- 熟悉Python语法
- 具有Tensorflow、PyTorch或其他机器学习框架使用经验
- 拥有公有云提供商账号(可选)
目标受众
- 开发者
- 数据科学家
28 小时