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课程时长 14 小时
课程大纲
Kubeflow简介
- 了解Kubeflow的使命与架构
- 核心组件与生态系统概览
- 部署选项与平台能力
使用Kubeflow仪表板
- 用户界面导航
- 管理笔记本和工作区
- 集成存储与数据源
Kubeflow Pipelines基础
- 管道结构与组件设计
- 使用Python SDK编写管道
- 执行、调度和监控管道运行
在Kubeflow上训练ML模型
- 分布式训练模式
- 使用TFJob、PyTorchJob及其他操作器
- Kubernetes中的资源管理与自动扩展
使用Kubeflow进行模型服务
- KFServing / KServe概述
- 使用自定义运行时部署模型
- 管理版本、扩展和流量路由
在Kubernetes上管理ML工作流程
- 对数据、模型和工件进行版本控制
- 集成CI/CD用于ML管道
- 安全与基于角色的访问控制
生产环境ML的最佳实践
- 设计可靠的工作流程模式
- 可观测性与监控
- 排查常见的Kubeflow问题
高级主题(可选)
- 多租户Kubeflow环境
- 混合与多集群部署场景
- 使用自定义组件扩展Kubeflow
总结与后续步骤
要求
- 了解容器化应用
- 具备基本命令行操作经验
- 熟悉Kubernetes概念
目标学员
- ML从业者
- 数据科学家
- 刚接触Kubeflow的DevOps团队
客户评论 (4)
对容器/Kubernetes及其交互方式的基本理解 OpenShift平台的功能
Eric Scholze - NOW IT GmbH
课程 - Introduction to Containers, Kubernetes & OpenShift
机器翻译
关于微服务以及如何维护Kubernetes
Yufri Isnaini Rochmat Maulana - Bank Indonesia
课程 - Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes
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培训师如何如此有效地传授知识
Vu Thoai Le - Reply Polska sp. z o. o.
课程 - Certified Kubernetes Administrator (CKA) - exam preparation
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与Augustin的知识交流
Laurent - L'Office national des vacances annuelles (ONVA)
课程 - Docker and Kubernetes
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