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课程大纲
介绍
Kubeflow 功能和组件概述
- 容器、清单等
Machine Learning 管道概述
- 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、安装和自定义。
在 Kubernetes 上运行 Machine Learning 管道
- 构建 TensorFlow 流水线。
- 构建 PyTorch pipleline。
可视化结果
- 导出和可视化管道指标
自定义执行环境
- 为不同的基础架构定制堆栈
- 升级 Kubeflow 部署
在公有云上运行 Kubeflow
- AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform
管理生产工作流程
- 使用 GitOps 方法运行
- 计划作业
- 生成 Jupyter 笔记本
故障 排除
总结和结论
要求
- 熟悉 Python 语法
- 具有 Tensorflow、PyTorch 或其他机器学习框架的经验
- 公有云提供商帐户(可选)
观众
- 开发 人员
- 数据科学家
28 小时