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Kubeflow

 35 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud à l'aide d'AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
  • Construire, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
  • Exécuter des pipelines d'apprentissage automatique entiers sur diverses architectures et environnements cloud.
  • Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des blocs-notes Jupyter.
  • Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.
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Kubeflow on AWS

 28 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning sur un serveur AWS EC2. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur AWS.
  • Utiliser EKS (Elastic Kubernetes Service) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur AWS.
  • Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
  • Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
  • Mettre à profit d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.
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Kubeflow on Azure

 28 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning dans le nuage Azure. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur Azure.
  • Utiliser Azure Kubernetes Service (AKS) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur Azure.
  • Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
  • Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
  • Mettre à profit d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.
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Kubeflow on GCP

 28 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning sur Google Cloud Platform (GCP). A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur GCP et GKE.
  • Utiliser GKE (Kubernetes Kubernetes Engine) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur GCP.
  • Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
  • Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
  • Mettre à profit d'autres services GCP pour étendre une application ML.
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Kubeflow on IBM Cloud

 28 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning sur IBM Cloud Kubernetes Service (IKS). A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
  • Utiliser IKS pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur IBM Cloud.
  • Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
  • Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
  • Mettre à profit d'autres services IBM Cloud pour étendre une application ML.
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Kubeflow on OpenShift

 28 heures
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail d'apprentissage automatique dans un OpenShift nuage sur site ou hybride.
  • À 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.
  • Entraîner et déployer TensorFlow 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 ML
    • .
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Kubeflow Fundamentals

 28 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud.
  • Construire, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
  • Exécuter des pipelines d'apprentissage machine entiers sur diverses architectures et environnements cloud.
  • Utiliser Kubeflow pour engendrer et gérer des carnets Jupyter.
  • Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.
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Nos Clients témoignent (2)

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.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life™
Formation - Kubeflow

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