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Temario del curso

Introducción a Kubeflow

  • Comprensión de la misión y arquitectura de Kubeflow.
  • Componentes principales y descripción general del ecosistema.
  • Opciones de despliegue y capacidades de la plataforma.

Trabajo con el Panel de Control de Kubeflow

  • Navegación por la interfaz de usuario.
  • Gestión de cuadernos y espacios de trabajo.
  • Integración de almacenamiento y fuentes de datos.

Fundamentos de Kubeflow Pipelines

  • Estructura de los pipelines y diseño de componentes.
  • Creación de pipelines con Python SDK.
  • Ejecución, programación y monitoreo de las ejecuciones de pipelines.

Entrenamiento de Modelos de ML en Kubeflow

  • Patrones de entrenamiento distribuido.
  • Uso de TFJob, PyTorchJob y otros operadores.
  • Gestión de recursos y escalado automático en Kubernetes.

Servicio de Modelos con Kubeflow

  • Descripción general de KFServing / KServe.
  • Despliegue de modelos con runtimes personalizados.
  • Gestión de revisiones, escalado y enrutamiento de tráfico.

Gestión de Flujos de Trabajo de ML en Kubernetes

  • Control de versiones de datos, modelos y artefactos.
  • Integración de CI/CD para pipelines de ML.
  • Seguridad y control de acceso basado en roles.

Mejores Prácticas para ML en Producción

  • Diseño de patrones de flujo de trabajo confiables.
  • Observabilidad y monitoreo.
  • Solución de problemas comunes en Kubeflow.

Temas Avanzados (Opcional)

  • Entornos de Kubeflow multitenant.
  • Escenarios de despliegue híbrido y multi-cluster.
  • Extensión de Kubeflow con componentes personalizados.

Resumen y Siguientes Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de aplicaciones en contenedores.
  • Experiencia con flujos de trabajo básicos de línea de comandos.
  • Conocimientos básicos de los conceptos de Kubernetes.

Público Objetivo

  • Practicantes de ML.
  • Científicos de datos.
  • Equipos de DevOps nuevos en Kubeflow.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (3)

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