Richmond

5811, chemin Cooney, Richmond, Canada, V6X 3M1

Centre-ville de Richmond, à proximité de l'aéroport international de Vancouver, des principales lignes du Skytrain, des centres commerciaux, des banques et des restaurants.

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Kubeflow

 35 Heures
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond (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.
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Kubeflow Fundamentals

 28 Heures
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond (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.
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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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La qualité des explications, et le nombre important de sujets abordés

Hugo SECHIER - Expleo France

Formation - Kubeflow on AWS

J'ai apprécié de participer à la formation Kubeflow, qui s'est déroulée en ligne. Cette formation m'a permis de consolider mes connaissances sur les services AWS, K8s et tous les outils DevOps associés à Kubeflow, qui sont les bases nécessaires pour aborder correctement le sujet. Je tiens à remercier Malawski Marcin pour sa patience et son professionnalisme dans la formation et ses conseils sur les meilleures pratiques. Malawskiaborde le sujet sous différents angles, avec divers outils de déploiement Ansible, EKS kubectl, Terraform. Maintenant, je suis définitivement convaincu que je m'oriente vers le bon domaine d'application.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM

Formation - Kubeflow

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Cours à venir

Kubeflow on Azure

2025-06-16 09:30
28 Heures
Richmond
CA$ 7,027 (En ligne)
CA$ 9,027 (Salle de Classe)

Kubeflow on AWS

2025-06-30 09:30
28 Heures
Richmond
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Kubeflow Fundamentals

2025-07-14 09:30
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Richmond
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Kubeflow on AWS

2025-07-28 09:30
28 Heures
Richmond
CA$ 7,027 (En ligne)
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Conseil

Kubeflow Conseil
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