Kubeflow im Überblick - Webinar von GFU Cyrus AG
Inhalte
- Überblick über Kubeflow
- Einführung in das Konzept von Kubeflow
- Verständnis der Ziele und Nutzen von Kubeflow
- Übersicht über die Hauptkomponenten von Kubeflow
- Architektur und Konzepte von Kubeflow
- Verständnis der Kubernetes-basierten Architektur von Kubeflow
- Übersicht über die wichtigsten Kubeflow-Komponenten und -Tools
- Übungen zur Verwendung von Kubeflow-Komponenten
- Entwicklung von Machine-Learning-Modellen mit Kubeflow
- Übungen zum Trainieren von ML-Modellen mit Kubeflow
- Verständnis der Arbeitsabläufe für das Training von ML-Modellen
- Übungen zur Verwendung von TensorFlow und anderen ML-Bibliotheken
- Bereitstellung von ML-Modellen in Produktion
- Übungen zur Bereitstellung von ML-Modellen auf Kubernetes
- Verständnis der Herausforderungen bei der Bereitstellung von ML-Modellen in Produktion
- Übungen zur Überwachung und Verwaltung von bereitgestellten ML-Modellen
- Überwachung und Wartung von ML-Modellen
- Übungen zur Überwachung von ML-Modellen mithilfe von Kubeflow
- Verständnis der Konzepte für die Überwachung von ML-Modellen
- Übungen zur Fehlerbehebung und Wartung von ML-Modellen in Produktion
- Überblick über Kubeflow
- Einführung in das Konzept von Kubeflow
- Verständnis der Ziele und Nutzen von Kubeflow
- Übersicht über die Hauptkomponenten von Kubeflow
- Architektur und Konzepte von Kubefl ...
Lernziele
Nach dieser Kubeflow Schulung haben Sie einen Überblick über Architektur, Entwicklung und Bereitstellung von Kubeflow.
Zielgruppen
Datenwissenschaftler:innen, Entwickler:innen für maschinelles Lernen, DevOps-Ingenieur:innen und Infrastrukturbetreiber:innen, die wenig oder gar keine Erfahrung mit Kubeflow haben und ihr Wissen Schritt für Schritt aufbauen und testen möchten.
Datenwissenschaftler:innen, Entwickler:innen für maschinelles Lernen, DevOps-Ingenieur:innen und Infrastrukturbetreiber:innen, die wenig oder gar keine Erfahrung mit Kubeflow haben und ihr Wissen Sch ... Mehr Informationen >>