Des cours de formation Kubeflow en direct, en ligne ou sur site, animés par un instructeur, montrent par le biais d'une pratique interactive comment utiliser Kubeflow pour créer, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes. La formation Kubeflow est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Belgique ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Belgique. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
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Nos Clients témoignent
La qualité des explications, et le nombre important de sujets abordés
Hugo SECHIER - Odile DENNYEL , Expleo France
Formation: Kubeflow on AWS
La qualité des explications, et le nombre important de sujets abordés
Hugo SECHIER - Odile DENNYEL , Expleo France
Formation: Kubeflow on AWS
Plans de cours Kubeflow
Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
35 heures
Kubeflow est un kit d'outils pour faire Machine Learning (ML) sur Kubernetes facile, portable et scalable. AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) est un service géré par Amazon pour le fonctionnement Kubernetes sur AWS.
Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques de données qui souhaitent construire, déployer et gérer les flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
-
Installation et configuration Kubeflow sur prémise et dans le cloud en utilisant AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Construire, déployer et gérer les flux de travail ML basés sur Docker conteneurs et Kubernetes.
Exécutez des pipelines d'apprentissage en machine entièrement sur diverses architectures et environnements en nuage.
Utiliser Kubeflow pour spawner et gérer les notebooks Jupyter.
Construisez la formation ML, le tuning hyperparamétrique et le service des charges de travail sur plusieurs plateformes.
-
Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
-
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
28 heures
Kubeflow Il s'agit d'un cadre pour le fonctionnement des charges Machine Learning sur Kubernetes. TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage automatique et Kubernetes est une plate-forme d'orchestre pour la gestion d'applications conteneuses.
Cette formation guidée par des instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer Machine Learning les charges de travail sur un serveur AWS EC2.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
-
Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et autres logiciels nécessaires sur AWS.
Utilisez EKS (Elastic Kubernetes Service) pour simplifier le travail d’initialiser un Kubernetes cluster sur AWS.
Créer et déployer un Kubernetes pipeline pour l'automatisation et la gestion des modèles ML en production.
Trainer et déployer les modèles ML TensorFlow sur plusieurs GPUs et les machines qui fonctionnent en parallèle.
Leverage d'autres services gérés par AWS pour étendre une application ML.
-
Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
-
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
28 heures
Kubeflow Il s'agit d'un cadre pour le fonctionnement des charges Machine Learning sur Kubernetes. TensorFlow est l'une des bibliothèques les plus populaires d'apprentissage automatique. Kubernetes est une plate-forme d’orchestration pour la gestion d’applications conteneuses.
Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer Machine Learning charge de travail dans Azure nuage.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
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Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et autres logiciels nécessaires sur Azure.
Utilisez Azure Kubernetes Service (AKS) pour simplifier le travail d'initialiser un Kubernetes cluster sur Azure.
Créer et déployer un Kubernetes pipeline pour l'automatisation et la gestion des modèles ML en production.
Trainer et déployer TensorFlow les modèles ML à travers plusieurs GPUs et les machines qui fonctionnent en parallèle.
Leverage d'autres services gérés par AWS pour étendre une application ML.
-
Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
-
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
28 heures
Kubeflow Il s'agit d'un cadre pour le fonctionnement des charges Machine Learning sur Kubernetes. TensorFlow est l'une des bibliothèques les plus populaires d'apprentissage automatique. Kubernetes est une plate-forme d’orchestration pour la gestion d’applications conteneuses.
Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer Machine Learning charge de travail sur Google Cloud Platform (GCP).
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
-
Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et autres logiciels nécessaires sur GCP et GKE.
Utilisez GKE (Kubernetes Kubernetes Moteur) pour simplifier le travail d'initialiser un Kubernetes cluster sur GCP.
Créer et déployer un Kubernetes pipeline pour l'automatisation et la gestion des modèles ML en production.
Trainer et déployer TensorFlow les modèles ML sur plusieurs GPUs et les machines qui fonctionnent en parallèle.
Fournir d'autres services GCP pour étendre une application ML.
-
Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
-
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
28 heures
Kubeflow Il s'agit d'un cadre pour le fonctionnement des charges Machine Learning sur Kubernetes. TensorFlow est l'une des bibliothèques les plus populaires d'apprentissage automatique. Kubernetes est une plate-forme d’orchestration pour la gestion d’applications conteneuses.
Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer Machine Learning les charges de travail sur IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
-
Installation et configuration Kubernetes, Kubeflow et autres logiciels nécessaires sur IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
Utilisez IKS pour simplifier le travail d’initialiser un Kubernetes cluster sur IBM Cloud.
Créer et déployer un Kubernetes pipeline pour l'automatisation et la gestion des modèles ML en production.
Trainer et déployer les modèles ML TensorFlow sur plusieurs GPUs et les machines qui fonctionnent en parallèle.
Leverage d'autres services IBM Cloud pour étendre une application ML.
-
Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
-
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
28 heures
Kubeflow est un cadre permettant d'exécuter des charges de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes. Kubernetes TensorFlow est l'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus populaires. Kubernetes est une plateforme d'orchestration pour la gestion des applications conteneurisées. OpenShift est une plateforme de développement d'applications en nuage qui utilise des conteneurs Docker, orchestrés et gérés par Kubernetes, sur une base de Red Hat Enterprise Linux.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail de Machine Learning dans un OpenShift cloud sur site ou hybride.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Kubernetes et Kubeflow sur un cluster OpenShift.
Utiliser OpenShift pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes.
Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
Former et déployer TensorFlow des modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
Appeler des services de cloud public (par exemple, des services AWS) à partir d'OpenShift pour étendre une application de ML.
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Exposé et discussion interactifs.
Beaucoup d'exercices et de pratique.
Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
28 heures
Kubeflow est un kit d'outils pour faire Machine Learning (ML) sur Kubernetes facile, portable et scalable.
Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques de données qui souhaitent construire, déployer et gérer les flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
-
Installation et configuration Kubeflow sur la prévision et dans le nuage.
Construire, déployer et gérer les flux de travail ML basés sur Docker conteneurs et Kubernetes.
Exécutez des pipelines d'apprentissage en machine entièrement sur diverses architectures et environnements en nuage.
Utiliser Kubeflow pour spawner et gérer les notebooks Jupyter.
Construisez la formation ML, le tuning hyperparamétrique et le service des charges de travail sur plusieurs plateformes.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Pour en savoir plus Kubeflow, veuillez visiter : https://github.com/kubeflow/kubeflow
Dernière mise à jour :
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