Kubeflow Fundamentals

Tijdsduur

Kubeflow Fundamentals

NobleProg Nederland
Logo van NobleProg Nederland

Tip: meer info over het programma, prijs, en inschrijven? Download de brochure!

Startdata en plaatsen

Er zijn nog geen startdata bekend voor dit product.

NobleProg Nederland biedt haar producten standaard aan in de volgende regio's: 's-Hertogenbosch, Alkmaar, Almere / Lelystad, Alphen aan den Rijn, Amersfoort, Amsterdam, Antwerpen, Apeldoorn, Arnhem, Assen, Breda, Brugge, Brussel, Delft, Den Haag, Deventer, Dordrecht, Drachten, Ede, Eindhoven, Emmen, Enschede, Gent, Gouda, Groningen, Haarlem, Haarlemmermeer, Heerenveen, Hilversum, Leeuwarden, Leiden, Luik, Maastricht, Middelburg, Nijmegen, Roermond, Rotterdam, Terneuzen, Tilburg, Utrecht, Veenendaal, Venlo, Westland, Zaanstad, Zoetermeer, Zwolle

Beschrijving

Overview

Kubeflow is a toolkit for making Machine Learning (ML) on Kubernetes easy, portable and scalable.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to build, deploy, and manage machine learning workflows on Kubernetes.

By the end of this training, participants will be able to:

  • Install and configure Kubeflow on premise and in the cloud.
  • Build, deploy, and manage ML workflows based on Docker containers and Kubernetes.
  • Run entire machine learning pipelines on diverse architectures and cloud environments.
  • Using Kubeflow to spawn and manage Jupyter notebooks.
  • Build ML training, hyperparameter tuning, and serving workloads across m…

Lees de volledige beschrijving

Veelgestelde vragen

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Nog niet gevonden wat je zocht? Bekijk deze onderwerpen: Red Hat, Kubernetes, Linux, SUSE Linux en Ansible.

Overview

Kubeflow is a toolkit for making Machine Learning (ML) on Kubernetes easy, portable and scalable.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to build, deploy, and manage machine learning workflows on Kubernetes.

By the end of this training, participants will be able to:

  • Install and configure Kubeflow on premise and in the cloud.
  • Build, deploy, and manage ML workflows based on Docker containers and Kubernetes.
  • Run entire machine learning pipelines on diverse architectures and cloud environments.
  • Using Kubeflow to spawn and manage Jupyter notebooks.
  • Build ML training, hyperparameter tuning, and serving workloads across multiple platforms.

Format of the Course

  • Interactive lecture and discussion.
  • Lots of exercises and practice.
  • Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

  • To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
  • To learn more about Kubeflow, please visit: https://github.com/kubeflow/kubeflow

Requirements

  • Familiarity with Python syntax 
  • Experience with Tensorflow, PyTorch, or other machine learning framework
  • A public cloud provider account (optional) 

Audience

  • Developers
  • Data scientists

Course Outline

Introduction

Overview of Kubeflow Features and Components

  • Containers, manifests, etc.

Overview of a Machine Learning Pipeline

  • Training, testing, tuning, deploying, etc.

Deploying Kubeflow to a Kubernetes Cluster

  • Preparing the execution environment (training cluster, production cluster, etc.)
  • Downloading, installing and customizing.

Running a Machine Learning Pipeline on Kubernetes

  • Building a TensorFlow pipeline.
  • Building a PyTorch pipleline.

Visualizing the Results

  • Exporting and visualizing pipeline metrics

Customizing the Execution Environment

  • Customizing the stack for diverse infrastructures
  • Upgrading a Kubeflow deployment

Running Kubeflow on Public Clouds

  • AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform

Managing Production Workflows

  • Running with GitOps methodology
  • Scheduling jobs
  • Spawning Jupyter notebooks

Troubleshooting

Summary and Conclusion

.

Onze on line trainingen worden door een live instructeur verzorgd.

  • Onze DaDesktop® -technologie creeert een digitale leeromgeving (en indien nodig een geclusterde enterprise infrastructuur) waarmee opdrachten en oefeningen uitgevoerd kunnen worden.
  • De deelnemers (en de trainer) hebben toegang tot deze virtuele leeromgeving via de browser zodat hij/zij oefeningen kan doen die real time ingezien kunnen worden door de trainer.
  • De trainer monitort niet alleen de voortgang van de prakitische oefeningen maar kan ook te hulp schieten en ingrijpen mocht dat nodig zijn.
  • Onze remote trainingen verschillen niet van onze klassikale cursussen zowel qua duur, interactiviteit, praktische oefeningen als het cursusmateriaal.
  • Door de flexibiliteit in de trainingsopbouw, de hoge mate van interactie tussen trainer en deelnemer en de hands-on oefeningen zijn onze onlinetrainingen zeer efficiënte en effectief.
  • Ook onze in-company trainingen leveren wij on line met live instructeur.

NobleProg - The World’s Local Training Provider. Vraag vrijblijvend een offerte aan.

Blijf op de hoogte van nieuwe ervaringen

Er zijn nog geen ervaringen.

Deel je ervaring

Heb je ervaring met deze cursus? Deel je ervaring en help anderen kiezen. Als dank voor de moeite doneert Springest € 1,- aan Stichting Edukans.

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Download gratis en vrijblijvend de informatiebrochure

Aanhef
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)

Heb je nog vragen?

(optioneel)
We slaan je gegevens op om je via e-mail en evt. telefoon verder te helpen.
Meer info vind je in ons privacybeleid.