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 기간 14 시간

코스 개요

Kubeflow 소개

  • Kubeflow의 미션과 아키텍처 이해
  • 핵심 구성 요소 및 생태계 개요
  • 배포 옵션 및 플랫폼 기능

Kubeflow Dashboard 사용

  • UI 내비게이션
  • 노트북 및 워크스페이스 관리
  • 스토리지 및 데이터 소스 통합

Kubeflow Pipelines 기초

  • 파이프라인 구조 및 구성 요소 설계
  • Python SDK를 활용한 파이프라인 작성
  • 파이프라인 실행, 스케줄링 및 모니터링

Kubeflow에서 ML 모델 학습

  • 분산 학습 패턴
  • TFJob, PyTorchJob 및 기타 운영자 사용
  • Kubernetes에서 리소스 관리 및 오토스케일링

Kubeflow를 활용한 모델 서빙

  • KFServing / KServe 개요
  • 커스텀 런타임을 사용한 모델 배포
  • 수정사항 관리, 스케일링 및 트래픽 라우팅

Kubernetes에서 ML 워크플로 관리

  • 데이터, 모델 및 아티팩트 버전 관리
  • ML 파이프라인을 위한 CI/CD 통합
  • 보안 및 역할 기반 접근 제어

프로덕션 ML 모범 사례

  • 신뢰할 수 있는 워크플로 패턴 설계
  • 관측 가능성 및 모니터링
  • 흔한 Kubeflow 문제 트러블슈팅

고급 주제 (선택 사항)

  • 멀티테넌트 Kubeflow 환경
  • 하이브리드 및 멀티클러스터 배포 시나리오
  • 커스텀 구성 요소를 활용한 Kubeflow 확장

요약 및 다음 단계

요건

  • 컨테이너화 애플리케이션에 대한 이해
  • 기본적인 커맨드 라인 워크플로 경험
  • Kubernetes 개념에 대한 익숙함

대상 청중

  • ML 실무자
  • 데이터 과학자
  • Kubeflow에 새롭게 도입하는 DevOps 팀

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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