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 Durée 14 heures

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

Fondamentaux des Kubeflow Pipelines

  • Structure des pipelines et conception des composants
  • Création de pipelines avec le SDK Python
  • Exécution, planification et surveillance des exécutions de pipelines

Entraînement de modèles ML sur Kubeflow

  • Modèles d’entraînement distribués
  • Utilisation de TFJob, PyTorchJob et autres opérateurs
  • Gestion des ressources et auto-mise à l’échelle dans Kubernetes

Servir des modèles avec Kubeflow

  • Vue d’ensemble de KFServing / KServe
  • Déploiement de modèles avec des temps d’exécution personnalisés
  • Gestion des révisions, de la mise à l’échelle et du routage du trafic

Gestion des flux de travail ML sur Kubernetes

  • Versionnage des données, des modèles et des artefacts
  • Intégration CI/CD pour les pipelines ML
  • Sécurité et contrôle d’accès basé sur les rôles

Meilleures pratiques pour le ML en production

  • Conception de modèles de flux de travail fiables
  • Observabilité et surveillance
  • Dépannage des problèmes courants de Kubeflow

Sujets avancés (optionnel)

  • Environnements Kubeflow multi-locataires
  • 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 des flux de travail de base en ligne de commande
  • Une familiarité avec les concepts de Kubernetes

Public cible

  • Praticiens en ML
  • Scientifiques de données
  • Équipes DevOps débutant avec Kubeflow

Nombre de participants


Prix par participant

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