Temario del curso
Introducción a Kubeflow
- Comprensión de la misión y la arquitectura de Kubeflow
- Resumen de componentes principales y del ecosistema
- Opciones de despliegue y capacidades de la plataforma
Trabajo con el panel de control de Kubeflow
- Navegación por la interfaz de usuario
- Gestión de cuadernos y espacios de trabajo
- Integración de almacenamiento y fuentes de datos
Fundamentos de Kubeflow Pipelines
- Estructura del pipeline y diseño de componentes
- Creación de pipelines con el SDK de Python
- Ejecución, programación y monitoreo de ejecuciones de pipelines
Entrenamiento de modelos de ML en Kubeflow
- Patrones de entrenamiento distribuido
- Uso de TFJob, PyTorchJob y otros operadores
- Gestión de recursos y autoescalado en Kubernetes
Servicio de modelos con Kubeflow
- Resumen de KFServing / KServe
- Despliegue de modelos con tiempos de ejecución personalizados
- Gestión de revisiones, escalado y enrutamiento de tráfico
Gestión de flujos de trabajo de ML en Kubernetes
- Control de versiones de datos, modelos y artefactos
- Integración de CI/CD para pipelines de ML
- Seguridad y control de acceso basado en roles
Mejores prácticas para ML en producción
- Diseño de patrones de flujos de trabajo confiables
- Observabilidad y monitoreo
- Solución de problemas comunes en Kubeflow
Temas avanzados (Opcional)
- Entornos multiinquinantes de Kubeflow
- Escenarios de despliegue híbrido y multi-cluster
- Extensión de Kubeflow con componentes personalizados
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las aplicaciones contenerizadas
- Experiencia con flujos de trabajo básicos de línea de comandos
- Conocimiento de los conceptos de Kubernetes
Público objetivo
- Profesionales de ML
- Científicos de datos
- Equipos de DevOps nuevos en Kubeflow
Formación Corporativa a Medida
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