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Struttura del corso

Introduzione a Kubeflow

  • Comprendere la missione e l’architettura di Kubeflow
  • Panoramica sui componenti principali e sull’ecosistema
  • Opzioni di distribuzione e funzionalità della piattaforma

Utilizzo del dashboard di Kubeflow

  • Navigazione nell’interfaccia utente
  • Gestione di notebook e spazi di lavoro
  • Integrazione con sistemi di archiviazione e fonti di dati

Fondamenti di Kubeflow Pipelines

  • Struttura dei flussi di lavoro e progettazione dei componenti
  • Creazione di pipeline mediante Python SDK
  • Esecuzione, pianificazione e monitoraggio delle esecuzioni delle pipeline

Addestramento dei modelli di machine learning su Kubeflow

  • Strategie per l’addestramento distribuito
  • Utilizzo di TFJob, PyTorchJob e altri operatori specifici
  • Gestione delle risorse e scalabilità automatica in Kubernetes

Distribuzione dei modelli con Kubeflow

  • Presentazione generale di KFServing / KServe
  • Deployment di modelli mediante runtime personalizzati
  • Gestione delle versioni, scalabilità e instradamento del traffico

Gestione dei flussi di lavoro ML su Kubernetes

  • Versionamento dei dati, dei modelli e degli artefatti prodotti
  • Integrazione con sistemi CI/CD per i flussi di lavoro ML
  • Sicurezza e controllo degli accessi basato sui ruoli

Best practice per l’utilizzo di Kubeflow in produzione

  • Progettazione di flussi di lavoro robusti e affidabili
  • Ottimizzazione dell’osservabilità e del monitoraggio
  • Risoluzione dei problemi più comuni riscontrati con Kubeflow

Argomenti avanzati (opzionali)

  • Configurazione di ambienti Kubeflow multi-tenant
  • Scenari di deployment ibrido o su più cluster
  • Estensione di Kubeflow mediante componenti personalizzati

Sintesi e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza delle applicazioni containerizzate
  • Esperienza nell’utilizzo della riga di comando
  • Familiarità con i concetti fondamentali di Kubernetes

Destinatari

  • Professionisti specializzati in machine learning
  • Data scientist
  • Team DevOps che si avvicinano per la prima volta a Kubeflow
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

Recensioni (4)

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