
현지 강사 주도 라이브 Kubeflow 교육 과정은 대화식 실습을 통해 Kubeflow 를 사용하여 Kubernetes 에서 기계 학습 워크 플로를 구축, 배포 및 관리하는 방법을 보여줍니다. Kubeflow 교육은 "현장 라이브 교육"또는 "원격 라이브 교육"으로 제공됩니다. 현장 라이브 교육은 고객 구내에서 로컬로 수행 할 수 있습니다. 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터의 대한민국 . 원격 라이브 교육은 대화식 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다. NobleProg-현지 교육 제공 업체
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Sumitomo Mitsui Finance and Leasing Company, Limited
Course: Kubeflow
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Kubeflow코스 개요
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AWS EKS (Elastic Kubernetes Service)를 사용하여 프리미엄 및 클라우드에서 Kubeflow 설치 및 설정합니다.
Docker 컨테이너 및 Kubernetes를 기반으로 ML 작업 흐름을 구축, 배치 및 관리합니다.
다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프를 실행합니다.
Kubeflow 사용하여 Jupyter 노트북을 스파이 및 관리합니다.
ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝을 구축하고 여러 플랫폼을 통해 작업 부하를 제공합니다.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
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AWS에서 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 설정합니다.
EKS (Elastic Kubernetes Service)를 사용하여 AWS에서 클러스터 Kubernetes를 시작하는 작업을 단순화합니다.
생산 중 ML 모델을 자동화하고 관리하기위한 Kubernetes 파이프 라인을 만들고 배치합니다.
훈련 및 배치 TensorFlow ML 모델 여러 GPUs 및 기계를 통해 동시에 실행.
다른 AWS 관리 서비스를 제공하여 ML 응용 프로그램을 확장합니다.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
- Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on Azure.
- Use Azure Kubernetes Service (AKS) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on Azure.
- Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
- Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
- Leverage other AWS managed services to extend an ML application.
- Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on GCP and GKE.
- Use GKE (Kubernetes Kubernetes Engine) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on GCP.
- Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
- Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
- Leverage other GCP services to extend an ML application.
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설치 및 설정 Kubernetes, Kubeflow 및 IBM 클라우드 Kubernetes 서비스 (IKS)에 필요한 다른 소프트웨어.
IKS를 사용하여 IBM Cloud에서 Kubernetes 클러스터를 시작하는 작업을 단순화합니다.
생산 중 ML 모델을 자동화하고 관리하기위한 Kubernetes 파이프 라인을 만들고 배치합니다.
훈련 및 배치 TensorFlow ML 모델 여러 GPUs 및 기계를 통해 동시에 실행.
다른 IBM 클라우드 서비스를 제공하여 ML 응용 프로그램을 확장합니다.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
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이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째, 셋째,
OpenShift를 사용하여 Kubernetes 클러스터를 시작하는 작업을 단순화합니다.
제조에서 ML 모델을 자동화하고 관리하기위한 Kubernetes 파이프 라인을 만들고 배치합니다.
훈련 및 ML 모델 TensorFlow을 여러 GPUs와 동시에 실행하는 기계를 통해 배치합니다.
ML 응용 프로그램을 확장하기 위해 내부에서 공공 클라우드 서비스 (예: AWS 서비스)를 호출합니다.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
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설치 및 설정 Kubeflow 프리미엄 및 클라우드에서.
Docker 컨테이너 및 Kubernetes를 기반으로 ML 작업 흐름을 구축, 배치 및 관리합니다.
다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프를 실행합니다.
Kubeflow 사용하여 Jupyter 노트북을 스파이 및 관리합니다.
ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝을 구축하고 여러 플랫폼을 통해 작업 부하를 제공합니다.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
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