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Course Outline
소개
Kubeflow 기능 및 구성 요소 개요
- 컨테이너, 매니페스트 등
Machine Learning 파이프라인 개요
- 교육, 테스트, 조정, 배포 등
Kubernetes 클러스터에 Kubeflow 배포
- 실행 환경 준비(훈련 클러스터, 프로덕션 클러스터 등)
- 다운로드, 설치 및 사용자 정의.
Kubernetes에서 Machine Learning 파이프라인 실행
- TensorFlow 파이프라인 구축.
- PyTorch 파이프라인 구축.
결과 시각화
- 파이프라인 측정항목 내보내기 및 시각화
실행 환경 사용자 정의
- 다양한 인프라에 맞게 스택 사용자 정의
- Kubeflow 배포 업그레이드
퍼블릭 클라우드에서 Kubeflow 실행
- AWS, Microsoft Azure, Google 클라우드 플랫폼
생산 워크플로우 관리
- GitOps 방법론으로 실행
- 작업 예약
- Jupyter 노트북 생성
문제 해결
요약 및 결론
Requirements
- Python 구문에 대한 지식
- Tensorflow, PyTorch 또는 기타 기계 학습 프레임워크 사용 경험
- 퍼블릭 클라우드 제공업체 계정(선택 사항)
청중
- 개발자
- 데이터 과학자
28 Hours