Plan du cours
Introduction à Kubeflow
- Comprendre la mission et l'architecture de Kubeflow
- Aperçu des composants principaux et de l'écosystème
- Options de déploiement et capacités de la plateforme
Travailler avec le Tableau de Bord Kubeflow
- Navigation dans l'interface utilisateur
- Gestion des notebooks et des espaces de travail
- Intégration du stockage et des sources de données
Fondements des Pipelines Kubeflow
- Structure des pipelines et conception des composants
- Création de pipelines avec le SDK Python
- Exécution, planification et surveillance des exécutions de pipeline
Entraînement de Modèles d'Apprentissage Automatique avec Kubeflow
- Modèles d'entraînement distribué
- Utilisation de TFJob, PyTorchJob et autres opérateurs
- Gestion des ressources et autoscaling dans Kubernetes
Déploiement de Modèles avec Kubeflow
- Aperçu de KFServing / KServe
- Déploiement de modèles avec des runtimes personnalisés
- Gestion des révisions, du scaling et du routage du trafic
Gestion des Flux de Travail d'Apprentissage Automatique sur Kubernetes
- Versionnement des données, modèles et artefacts
- Intégration du CI/CD pour les pipelines d'apprentissage automatique
- Sécurité et contrôle d'accès basé sur les rôles
Meilleures Pratiques pour l'Apprentissage Automatique en Production
- Conception de modèles de flux de travail fiables
- Observabilité et surveillance
- Dépannage des problèmes courants de Kubeflow
Sujets Avancés (Optionnels)
- Environnements Kubeflow multi-tenant
- Scénarios de déploiement hybride et multi-cluster
- Extension de Kubeflow avec des composants personnalisés
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Une compréhension des applications conteneurisées
- Une expérience avec les workflows de base en ligne de commande
- Une familiarité avec les concepts Kubernetes
Public cible
- Pratiquants de l'apprentissage automatique
- Scientifiques des données
- Équipes DevOps nouvelles à Kubeflow
Nos clients témoignent (5)
il était patient et comprenait que nous prenions du retard
Albertina - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Formation - Deploying Kubernetes Applications with Helm
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La qualité des explications, et le nombre important de sujets abordés
Hugo SECHIER - Expleo France
Formation - Kubeflow on AWS
J'ai beaucoup apprécié de participer à la formation Kubeflow, qui s'est déroulée à distance. Cette formation m'a permis de consolider mes connaissances sur les services AWS, K8s et tous les outils DevOps autour de Kubeflow, qui sont les bases nécessaires pour aborder le sujet correctement. Je tiens à remercier Malawski Marcin pour sa patience et son professionnalisme lors de la formation et pour ses conseils sur les bonnes pratiques. Malawski aborde le sujet sous différents angles, en utilisant divers outils de déploiement comme Ansible, EKS kubectl et Terraform. Je suis maintenant définitivement convaincu que je me dirige vers le bon domaine d'application.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Formation - Kubeflow
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Cela a fourni de solides bases pour Docker et Kubernetes.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
Formation - Docker (introducing Kubernetes)
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J'ai principalement apprécié les connaissances du formateur.
- Inverso Gesellschaft fur innovative Versicherungssoftware mbH
Formation - Docker, Kubernetes and OpenShift for Developers
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