コース概要
前書き
- Kubernetesの概要
- Kubeflowの機能とアーキテクチャの概要
- AWSでのKubeflow、オンプレミス、他のパブリック・クラウド・プロバイダーでのKubeflow
AWSEKSを使用したクラスターのセットアップ
Microk8sを使用したオンプレミス・クラスターのセットアップ
GitOpsアプローチを使用したKubernetesのデプロイ
データ・ストレージ・アプローチ
Kubeflowパイプラインの作成
パイプラインのトリガー
出力アーティファクトの定義
データセットとモデルのメタデータの保存
TensorFlowを使用したハイパーパラメータ・チューニング
結果の視覚化と分析
マルチGPUトレーニング
MLモデルをデプロイするための推論サーバーの作成
JupyterHubの操作
ネットワークと負荷分散
Kubernetesクラスターの自動スケーリング
トラブルシューティング
まとめと結論
要求
- Python構文に精通している
- Tensorflow、PyTorch、またはその他の機械学習フレームワークの経験
- 必要なリソースを備えたAWSアカウント
聴衆
- 開発者
- データ・サイエンティスト
お客様の声 (1)
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.