Fundamentos de Kubeflow

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de machine learning en Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubeflow en entornos on-premise y en la nube utilizando AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de machine learning en diversas arquitecturas y entornos de nube.
• Utilizar Kubeflow para generar y gestionar notebooks de Jupyter.
• Crear cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y servicio en múltiples plataformas.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a ingenieros que deseen desplegar cargas de trabajo de aprendizaje automático en un servidor AWS EC2.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en AWS.
• Utilizar EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar la tarea de inicializar un clúster de Kubernetes en AWS.
• Crear y desplegar un pipeline de Kubernetes para automatizar y gestionar modelos de aprendizaje automático en producción.
• Entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático de TensorFlow en múltiples GPUs y máquinas ejecutándose en paralelo.
• Aprovechar otros servicios administrados de AWS para extender una aplicación de aprendizaje automático.

Este entrenamiento presencial, impartido por un instructor en Colombia (en línea o in situ), está dirigido a ingenieros que deseen desplegar cargas de trabajo de aprendizaje automático en la nube de Azure.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otros software necesarios en Azure.
• Utilizar Azure Kubernetes Service (AKS) para simplificar la tarea de inicializar un clúster de Kubernetes en Azure.
• Crear y desplegar una tubería de Kubernetes para automatizar y gestionar modelos de aprendizaje automático en producción.
• Entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático de TensorFlow en múltiples GPU y máquinas ejecutándose en paralelo.
• Aprovechar otros servicios administrados de AWS para extender una aplicación de aprendizaje automático.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para agilizar la construcción, el entrenamiento y el despliegue de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o en el sitio), está dirigida a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen crear flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al finalizar esta capacitación, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Construir flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizaje automático de manera eficiente mediante Kubeflow Serving.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Laboratorios prácticos con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de ML de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden organizar versiones personalizadas de esta capacitación para alinearlas con la pila tecnológica y los requisitos de proyectos de su equipo.