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.
Testimonios (3)
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Curso - Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes
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