Formation Kubeflow en Pointe-Claire

Cette formation en direct avec instructeur en Pointe-Claire (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.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud en utilisant 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 complets sur diverses architectures et environnements en nuage.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
• Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation en direct avec instructeur en Pointe-Claire (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.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud.
• Construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique basés sur les conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines d'apprentissage machine complets sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
• Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

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.

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.