Course Outline
소개
- Kubernetes 소개
- Kubeflow 기능 및 아키텍처 개요
- Kubeflow AWS vs 온프레미스 vs 기타 퍼블릭 클라우드 제공업체
AWS EKS를 사용하여 클러스터 설정
Microk8s를 사용하여 온프레미스 클러스터 설정
GitOps 접근 방식을 사용하여 Kubernetes 배포
데이터 저장 접근 방식
Kubeflow 파이프라인 생성
파이프라인 트리거
출력 아티팩트 정의
데이터 세트 및 모델에 대한 메타데이터 저장
TensorFlow를 사용한 초매개변수 조정
결과 시각화 및 분석
다중GPU 훈련
ML 모델 배포를 위한 추론 서버 생성
JupyterHub로 작업하기
Networking 및 로드 밸런싱
Kubernetes 클러스터 자동 크기 조정
문제 해결
요약 및 결론
Requirements
- Python 구문에 대한 지식
- Tensorflow, PyTorch 또는 기타 기계 학습 프레임워크 사용 경험
- 필요한 리소스가 있는 AWS 계정
청중
- 개발자
- 데이터 과학자
회원 평가 (1)
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.