Kubeflow Treningskurs

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bygge, distribuere og administrere arbeidsflyter for maskinlæring på Kubernetes.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubeflow på stedet og i skyen.
• Bygg, distribuer og administrer ML-arbeidsflyter basert på Docker containere og Kubernetes.
• Kjør hele maskinlæringspipelines på forskjellige arkitekturer og skymiljøer.
• Bruke Kubeflow til å skape og administrere Jupyter-notatbøker.
• Bygg ML-trening, justering av hyperparametere og betjening av arbeidsbelastninger på tvers av flere plattformer.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å distribuere Machine Learning arbeidsbelastninger til en AWS EC2-server.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubernetes, Kubeflow og annen nødvendig programvare på AWS.
• Bruk EKS (Elastic Kubernetes Service) for å forenkle arbeidet med å initialisere en Kubernetes-klynge på AWS.
• Opprett og distribuer en Kubernetes-pipeline for å automatisere og administrere ML-modeller i produksjon.
• Tren og distribuer TensorFlow ML-modeller på tvers av flere GPUer og maskiner som kjører parallelt.
• Utnytt andre AWS-administrerte tjenester for å utvide en ML-applikasjon.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å distribuere Machine Learning arbeidsbelastninger til Azure-skyen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubernetes, Kubeflow og annen nødvendig programvare på Azure.
• Bruk Azure Kubernetes Service (AKS) for å forenkle arbeidet med å initialisere en Kubernetes-klynge på Azure.
• Opprett og distribuer en Kubernetes-pipeline for å automatisere og administrere ML-modeller i produksjon.
• Tren og distribuer TensorFlow ML-modeller på tvers av flere GPUer og maskiner som kjører parallelt.
• Utnytt andre AWS-administrerte tjenester for å utvide en ML-applikasjon.