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Plan du cours
Introduction
- Kubeflow on OpenShift vs services gérés dans le cloud public
Aperçu de Kubeflow on OpenShift
- Conteneurs de lecture de code
- Options de stockage
Présentation de la configuration de l'environnement
- Configuration d'un cluster Kubernetes
Configuration Kubeflow on OpenShift
- Installation Kubeflow
Codage du modèle
- Choisir un algorithme ML
- Implémentation d'un modèle CNN TensorFlow
Lecture des données
- Accessing un ensemble de données
Pipelines Kubeflow sur OpenShift
- Mise en place d'un pipeline de bout en bout Kubeflow
- Personnalisation des pipelines Kubeflow
Exécuter une tâche de formation ML
- Entraîner un modèle
Déploiement du modèle
- Exécuter un modèle entraîné sur OpenShift
Intégration du modèle dans une application Web
- Création d'un exemple d'application
- Envoi de demandes de prédiction
Administration Kubeflow
- Surveillance avec Tensorboard
- Gestion des journaux
Sécuriser un cluster Kubeflow
- Configuration de l'authentification et de l'autorisation
Dépannage
Sommaire et conclusion.
Pré requis
- Une compréhension des concepts d'apprentissage automatique.
- Une connaissance des concepts de l'informatique en nuage.
- Une compréhension générale des conteneurs (Docker) et de l'orchestration (Kubernetes).
- Une certaine expérience de la programmation Python est utile.
- Expérience du travail en ligne de commande.
Audience
- Ingénieurs en science des données.
- DevOps ingénieurs intéressés par le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
- Ingénieurs en infrastructure intéressés par le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
- Ingénieurs en logiciel souhaitant automatiser l'intégration et le déploiement de fonctionnalités d'apprentissage automatique avec leur application .
28 heures
Nos Clients témoignent (4)
La disponibilité du bureau virtuel en tant que bac à sable pour les participants est formidable !
Benedict - Questronix Corporation
Formation - OpenShift 4 for Administrators
Traduction automatique
de nombreux outils supplémentaires
Adam - ENIGMA SOI SP. Z O.O.
Traduction automatique
La qualité des explications, et le nombre important de sujets abordés
Hugo SECHIER - Expleo France
Formation - Kubeflow on AWS
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.
