Los cursos de capacitación en vivo impartidos por instructores, ya sea en línea o en el sitio, demuestran mediante práctica interactiva y práctica cómo utilizar Kubeflow para crear, implementar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.
La capacitación en Kubeflow está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación en vivo remota") se realiza mediante un escritorio remoto interactivo. La capacitación en vivo en el sitio puede llevarse a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Barranquilla o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Barranquilla.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
Barranquilla, Buro 51
Calle 94 #51B-43, Barranquilla, colombia
Buro 51 es un complejo de uso mixto de primera clase que incorpora un edificio de oficinas de clase "A" y un hotel Movich de 4 estrellas. La planta baja ofrece una variedad de tiendas minoristas y comodidades, y el edificio ofrece vistas sin obstáculos de Barranquilla.
El centro está ubicado en Buenavista Trade Area, que es la más exclusiva y exclusiva de la ciudad, con fácil acceso a las principales autopistas hacia el aeropuerto y el puerto internacional. Ofertas:
Oficinas totalmente equipadas, listas para comenzar a trabajar.
Salas de reuniones y estudio de videoconferencia.
Acceso a Internet de alta velocidad de Regus IT
Apoyo administrativo a pedido
Enlace de transporte principal: centro de la ciudad / ciudad
Áreas de ruptura
Destaca entre la multitud en este prestigioso espacio de oficinas ubicado en una deseable localización entre el centro y el río Magdalena. Green Towers se encuentra cerca de negocios locales y grandes bancos, con paradas de autobús a poca distancia para un fácil desplazamiento.
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.
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 Barranquilla (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 Barranquilla (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.
Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen crear, implementar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
Instalar y configurar Kubeflow tanto en entornos locales (on-premise) como en la nube.
Construir, implementar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
Ejecutar pipelines completos de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
Utilizar Kubeflow para crear y gestionar notebooks de Jupyter.
Desarrollar cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y servicios en múltiples plataformas.
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Última Actualización:
Testimonios (1)
Disfruté participando en el entrenamiento de Kubeflow, que se llevó a cabo de manera remota. Este entrenamiento me permitió consolidar mi conocimiento sobre los servicios de AWS, K8s y todas las herramientas de DevOps relacionadas con Kubeflow, que son las bases necesarias para abordar el tema adecuadamente. Quiero agradecer a Malawski Marcin por su paciencia y profesionalismo en la formación y los consejos sobre mejores prácticas. Malawski aborda el tema desde diferentes ángulos, utilizando diferentes herramientas de despliegue como Ansible, EKS kubectl y Terraform. Ahora estoy definitivamente convencido de que me dirijo hacia el campo de aplicación correcto.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
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