Des cours de formation Kubeflow en direct, en ligne ou sur site, animés par un instructeur, montrent par le biais d'une pratique interactive comment utiliser Kubeflow pour créer, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes. La formation Kubeflow est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Richmond Hill ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Richmond Hill. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Richmond Hill - The Business Exchange
9225 Rue Leslie, Richmond Hill, Canada, L4B 3H6
Implantez votre entreprise dans le cadre paisible de Richmond Hill, qui abrite de grandes marques mondiales. Situé dans la banlieue nord, notre espace de travail The Business Exchange se trouve à seulement 30 minutes en voiture du centre de Toronto et de l'aéroport international.
Kubeflow est une plateforme open-source conçue pour simplifier la création, l'entraînement et le déploiement de charges de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.
Cette formation dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent créer des flux de travail fiables en utilisant Kubeflow.
À la fin de cette formation, les participants acquerront les compétences nécessaires pour :
Naviguer dans l'écosystème Kubeflow et ses composants principaux.
Créer des flux de travail reproductibles avec Kubeflow Pipelines.
Exécuter des tâches d'entraînement évolutives sur Kubernetes.
Déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique en utilisant Kubeflow Serving.
Format de la Formation
Présentations guidées et discussions collaboratives.
Laboratoires pratiques avec des composants Kubeflow réels.
Exercices pratiques pour créer des flux de travail d'apprentissage automatique complets.
Options de Personnalisation de la Formation
Des versions personnalisées de cette formation peuvent être organisées pour s'aligner avec la pile technologique et les exigences de projet de votre équipe.
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (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 dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail d'apprentissage automatique sur un serveur AWS EC2.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et tout autre logiciel nécessaire sur AWS.
Utiliser EKS (Elastic Kubernetes Service) pour simplifier l'initialisation d'un cluster Kubernetes sur AWS.
Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
Former et déployer des modèles ML TensorFlow sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
Utiliser d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs souhaitant déployer des charges de travail d'apprentissage automatique dans le cloud Azure.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et tout autre logiciel nécessaire sur Azure.
Utiliser Azure Kubernetes Service (AKS) pour simplifier l'initialisation d'un cluster Kubernetes sur Azure.
Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
Former et déployer des modèles ML TensorFlow sur plusieurs GPU et machines exécutées en parallèle.
Exploiter d'autres services managés AWS pour étendre une application ML.
Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (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.
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (2)
La qualité des explications, et le nombre important de sujets abordés
Hugo SECHIER - Expleo France
Formation - Kubeflow on AWS
J'ai beaucoup apprécié de participer à la formation Kubeflow, qui s'est déroulée à distance. Cette formation m'a permis de consolider mes connaissances sur les services AWS, K8s et tous les outils DevOps autour de Kubeflow, qui sont les bases nécessaires pour aborder le sujet correctement. Je tiens à remercier Malawski Marcin pour sa patience et son professionnalisme lors de la formation et pour ses conseils sur les bonnes pratiques. Malawski aborde le sujet sous différents angles, en utilisant divers outils de déploiement comme Ansible, EKS kubectl et Terraform. Je suis maintenant définitivement convaincu que je me dirige vers le bon domaine d'application.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
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