Course Outline
소개
- Kubeflow GCK, 온프레미스, 기타 퍼블릭 클라우드 제공업체
GCP의 Kubeflow 기능 개요
- 자원의 선언적 관리
- 머신러닝(ML) 워크로드를 위한 GKE 자동 확장
- Jupyter에 대한 보안 연결
- 디버깅 및 문제 해결을 위한 영구 로그
- GPU 및 TPU로 워크로드 가속화
환경 설정 개요
- 가상 머신 준비
- Kubernetes 클러스터 설정
- Kubeflow 설치
배포 중 Kubeflow
- GCP에 Kubeflow 배포
- 온프레미스 및 클라우드 환경 전반에 걸쳐 Kubeflow 배포
- GKE에 Kubeflow 배포
- GKE에서 커스텀 도메인 설정
GCP의 파이프라인
- 엔드투엔드Kubeflow 파이프라인 설정
- Kubeflow 파이프라인 사용자 정의
Kubeflow 클러스터 보안
- 인증 및 승인 설정
- VPC 서비스 제어 및 비공개 GKE 사용
데이터 저장, Accessing, 관리
- 공유 파일 시스템 및 NAS(Network Attached Storage) 이해
- GCE에서 관리형 파일 스토리지 서비스 사용
ML 훈련 작업 실행
- MNIST 모델 훈련
관리 Kubeflow
- 로깅 및 모니터링
문제 해결
요약 및 결론
Requirements
- 머신러닝 개념에 대한 이해.
- 클라우드 컴퓨팅 개념에 대한 지식.
- 컨테이너(Docker) 및 오케스트레이션(Kubernetes)에 대한 일반적인 이해.
- 일부 Python 프로그래밍 경험이 도움이 됩니다.
- 명령줄 작업을 경험해 보세요.
청중
- 데이터 과학 엔지니어.
- DevOps 기계 학습 모델 배포에 관심이 있는 엔지니어.
- 기계 학습 모델 배포에 관심이 있는 인프라 엔지니어입니다.
- 기계 학습 기능을 애플리케이션과 통합하고 배포를 자동화하려는 소프트웨어 엔지니어.
회원 평가 (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Course - MLflow
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.