コース概要

導入

  • Kubeflow IKS 対オンプレミス対他のパブリック クラウド プロバイダー

IBM Cloud の Kubeflow 機能の概要

  • IKS
  • IBMクラウド・オブジェクト・ストレージ

環境設定の概要

  • 仮想マシンの準備
  • Kubernetes クラスターのセットアップ

IBM Cloud 上での Kubeflow のセットアップ

  • IKS を介して Kubeflow をインストールする

モデルのコーディング

  • ML アルゴリズムの選択
  • TensorFlow CNN モデルの実装

データの読み取り

  • MNIST データセットを Access する

IBM Cloud上のパイプライン

  • エンドツーエンド Kubeflow パイプラインのセットアップ
  • Kubeflow パイプラインのカスタマイズ

ML トレーニング ジョブの実行

  • MNIST モデルのトレーニング

モデルのデプロイ

  • 実行 TensorFlow IKS でのサービス提供

モデルを Web アプリケーションに統合する

  • サンプルアプリケーションの作成
  • 予測リクエストの送信

管理 Kubeflow

  • Tensorboard によるモニタリング
  • ログの管理

Kubeflow クラスターの確保

  • 認証と認可の設定

トラブルシューティング

要約と結論

要求

  • 機械学習の概念を理解していること
  • クラウドコンピューティングの概念に関する知識
  • コンテナ(Docker)とオーケストレーション(Kubernetes)の一般的な理解
  • 何らかのPythonプログラミング経験があると便利です
  • コマンドラインでの作業経験

観客

  • データサイエンスエンジニア
  • DevOps機械学習モデルのデプロイに興味があるエンジニア
  • 機械学習モデルのデプロイに興味があるインフラエンジニア。
  • 機械学習機能のアプリケーションへの統合とデプロイを自動化したいソフトウェアエンジニア
  28 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

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