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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

Utilisation du 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 de Kubeflow Pipelines

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

Formation de modèles d'apprentissage automatique avec Kubeflow

  • Modèles de formation distribuée
  • Utilisation de TFJob, PyTorchJob et d'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, de la mise à l'échelle et du routage du trafic

Gestion des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes

  • Versionnement des données, des modèles et des artefacts
  • Intégration de CI/CD pour les pipelines d'apprentissage automatique
  • Sécurité et contrôle d'accès basé sur les rôles

Bonnes pratiques pour le machine learning en production

  • Conception de modèles de flux de travail fiables
  • Observabilité et surveillance
  • Résolution 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 prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des applications conteneurisées
  • Une expérience avec les workflows de base en ligne de commande
  • Une familiarité avec les concepts de Kubernetes

Public cible

  • Professionnels du machine learning
  • Data scientists
  • Équipes DevOps débutant avec Kubeflow
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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