Programa del Curso

Introducción

  • Kubeflow en IKS vs on-premise vs en otros proveedores de nube pública

Visión general de Kubeflow Características de IBM Cloud

  • IKs
  • IBM Cloud Object Storage

Información general sobre la configuración del entorno

  • Preparación de máquinas virtuales
  • Configuración de un clúster Kubernetes

Configuración Kubeflow on IBM Cloud

  • Instalación Kubeflow a través de IKS

Codificación del modelo

  • Elección de un algoritmo de ML
  • Implementación de un modelo TensorFlow CNN

Lectura de los datos

  • Accessen el conjunto de datos MNIST

Pipelines en IBM Cloud

  • Configuración de una canalización de un extremo a otro Kubeflow
  • Personalización Kubeflow de canalizaciones

Ejecución de un trabajo de entrenamiento de ML

  • Entrenamiento de un modelo MNIST

Implementación del modelo

  • Ejecución TensorFlow Prestación de servicios en IKS

Integración del modelo en una aplicación web

  • Creación de una aplicación de ejemplo
  • Envío de solicitudes de predicción

Administración Kubeflow

  • Monitoreo con Tensorboard
  • Administración de registros

Protección de un clúster Kubeflow

  • Configuración de la autenticación y la autorización

Solución de problemas

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático.
  • Conocimiento de los conceptos de computación en la nube.
  • Conocimientos generales de contenedores (Docker) y orquestación (Kubernetes).
  • Algo de Python experiencia en programación es útil.
  • Experiencia trabajando con una línea de comandos.

Audiencia

  • Ingenieros en ciencia de datos.
  • DevOps Ingenieros interesados en la implementación de modelos de aprendizaje automático.
  • Ingenieros de infraestructura interesados en la implementación de modelos de aprendizaje automático.
  • Ingenieros de software que deseen automatizar la integración y el despliegue de funciones de aprendizaje automático con su aplicación.
 28 horas

Número de participantes



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