Kubeflow 교육

Kubeflow 교육

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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Kubeflow코스 개요

코스 이름
Duration
Overview
코스 이름
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Overview
35 시간
[중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] AWS EKS (Elastic Kubernetes Service)는 AWS에서 실행할 수 있는 Amazon 관리 서비스입니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 기계 학습 작업 흐름을 구축, 배치 및 관리하고자하는 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로합니다 Kubernetes. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    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.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
28 시간
[중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] TensorFlow는 기계 학습 도서관이며 Kubernetes는 컨테이너화된 응용 프로그램을 관리하는 오케스트라 플랫폼입니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 AWS EC2 서버에 Machine Learning 작업로드를 배치하고자하는 엔지니어를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    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.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
28 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to Azure cloud. By the end of this training, participants will be able to:
  • 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.
28 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to Google Cloud Platform (GCP). By the end of this training, participants will be able to:
  • 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.
28 시간
[중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] TensorFlow 가장 인기있는 기계 학습 도서관 중 하나입니다. Kubernetes 컨테이너화된 응용 프로그램을 관리하는 오케스트라 플랫폼입니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 IBM 클라우드 Kubernetes 서비스 (IKS)에 Machine Learning 작업로드를 배치하고자하는 엔지니어를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    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.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
28 시간
Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow Kubeflow TensorFlow 가장 인기있는 기계 학습 도서관 중 하나입니다. Kubernetes 컨테이너화 된 응용 프로그램을 관리하기위한 오케스트라 플랫폼입니다. OpenShift 클라우드 애플리케이션 개발 플랫폼은 Red Hat Enterprise Linux의 기초에 의해 조직 및 관리되는 컨테이너를 사용합니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 현장)은 엔지니어들이 Machine Learning 작업로드를 현장 또는 하이브리드 클라우드에 배치하고자하는 것을 목표로합니다.
    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.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
28 시간
[중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 기계 학습 작업 흐름을 구축, 배치 및 관리하고자하는 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로합니다 Kubernetes. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    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.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오. [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고]

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