Kubeflow im Überblick

Seminar - GFU Cyrus AG

Nach dieser Kubeflow Schulung haben Sie einen Überblick über Architektur, Entwicklung und Bereitstellung von Kubeflow.

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Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Überblick über Kubeflow
- Einführung in das Konzept von Kubeflow
- Verständnis der Ziele und Nutzen von Kubeflow
- Übersicht über die Hauptkomponenten von Kubeflow
Architektur und Konzepte von Kubeflow
- Verständnis der Kubernetes-basierten Architektur von Kubeflow
- Übersicht über die wichtigsten Kubeflow-Komponenten und -Tools
- Übungen zur Verwendung von Kubeflow-Komponenten
Entwicklung von Machine-Learning-Modellen mit Kubeflow
- Übungen zum Trainieren von ML-Modellen mit Kubeflow
- Verständnis der Arbeitsabläufe für das Training von ML-Modellen
- Übungen zur Verwendung von TensorFlow und anderen ML-Bibliotheken
Bereitstellung von ML-Modellen in Produktion
- Übungen zur Bereitstellung von ML-Modellen auf Kubernetes
- Verständnis der Herausforderungen bei der Bereitstellung von ML-Modellen in Produktion
- Übungen zur Überwachung und Verwaltung von bereitgestellten ML-Modellen
Überwachung und Wartung von ML-Modellen
- Übungen zur Überwachung von ML-Modellen mithilfe von Kubeflow
- Verständnis der Konzepte für die Überwachung von ML-Modellen
- Übungen zur Fehlerbehebung und Wartung von ML-Modellen in Produktion

Zielgruppe:

Datenwissenschaftler:innen, Entwickler:innen für maschinelles Lernen, DevOps-Ingenieur:innen und Infrastrukturbetreiber:innen, die wenig oder gar keine Erfahrung mit Kubeflow haben und ihr Wissen Schritt für Schritt aufbauen und testen möchten.

Seminarkennung:

S2774

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