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Course Outline
소개
- Kubeflow IKS, 온프레미스, 기타 퍼블릭 클라우드 제공업체
IBM Cloud의 Kubeflow 기능 개요
- IKS
- IBM Cloud 객체 스토리지
환경 설정 개요
- 가상 머신 준비
- Kubernetes 클러스터 설정
IBM Cloud에서 Kubeflow 설정
- IKS를 통해 Kubeflow 설치
모델 코딩
- ML 알고리즘 선택
- TensorFlow CNN 모델 구현
데이터 읽기
- AccessMNIST 데이터세트 실행
IBM Cloud의 파이프라인
- 엔드투엔드Kubeflow 파이프라인 설정
- Kubeflow 파이프라인 사용자 정의
ML 훈련 작업 실행
- MNIST 모델 훈련
모델 배포
- 실행 TensorFlow IKS에서 제공
모델을 웹 애플리케이션에 통합
- 샘플 애플리케이션 만들기
- 예측 요청 보내기
관리 Kubeflow
- Tensorboard를 사용한 모니터링
- 로그 관리
Kubeflow 클러스터 보안
- 인증 및 승인 설정
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.
28 Hours
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.
