Plan du cours
Introduction à Kubeflow
- Comprendre la mission et l'architecture de Kubeflow.
- Aperçu des composants principaux et de l'écosystème.
- Options de déploiement et capacités de la plateforme.
Utilisation du tableau de bord Kubeflow
- Navigation dans l'interface utilisateur.
- Gestion des notebooks et des espaces de travail.
- Intégration du stockage et des sources de données.
Fondamentaux de Kubeflow Pipelines
- Structure des pipelines et conception des composants.
- Création de pipelines avec le SDK Python.
- Exécution, planification et surveillance des exécutions de pipelines.
Entraînement des modèles ML sur Kubeflow
- Modèles d'entraînement distribué.
- Utilisation de TFJob, PyTorchJob et d'autres opérateurs.
- Gestion des ressources et mise à l'échelle automatique dans Kubernetes.
Mise à disposition des modèles avec Kubeflow (Serving)
- Aperçu de KFServing / KServe.
- Déploiement de modèles avec des environnements d'exécution personnalisés.
- Gestion des révisions, de la mise à l'échelle et de l'acheminement du trafic.
Gestion des workflows ML sur Kubernetes
- Versionnage des données, des modèles et des artefacts.
- Intégration de la CI/CD pour les pipelines ML.
- Sécurité et contrôle d'accès basé sur les rôles.
Bonnes pratiques pour le ML en production
- Conception de patterns de workflows fiables.
- Observabilité et surveillance.
- Résolution des problèmes courants de Kubeflow.
Sujets avancés (en option)
- Environnements Kubeflow multi-locataires.
- Scénarios de déploiement hybride et multi-cluster.
- Extension de Kubeflow avec des composants personnalisés.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des applications conteneurisées.
- De l'expérience avec des workflows de ligne de commande de base.
- Une familiarité avec les concepts de Kubernetes.
Public cible
- Praticiens du ML (apprentissage automatique)
- Data scientists (scientifiques des données)
- Les équipes DevOps débutant avec Kubeflow.
Nos clients témoignent (3)
About the microservices and how to maintenance kubernetes
Yufri Isnaini Rochmat Maulana - Bank Indonesia
Formation - Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes
Comment les formateurs transmettent-ils efficacement leurs connaissances
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Les connaissances et la patience de l'animateur pour répondre à nos questions.
Calin Avram - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
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