Los cursos de capacitación en vivo Kubeflow en línea o presenciales dirigidos por un instructor demuestran a través de prácticas interactivas cómo usar Kubeflow para crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.
Kubeflow La formación está disponible como "Formación en vivo en línea" o "Formación en directo in situ". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Medellín o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Medellín.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
Medellín - San Fernando Plaza
06th Floor Torre Proteccion, Medellín, colombia
El centro ocupa el 6to piso de un impresionante complejo de uso mixto construido en 2007. Se ubica a una corta distancia de la Zona Rosa de Medellín donde se puede disfrutar de una excelente comida y otros servicios. De fácil acceso a transporte público como a las principales rutas de autobuses, estaciones de metro Poblado y Aguacatala y servicio de taxis.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Medellín (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube mediante AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Medellín (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Medellín (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en un servidor de AWS EC2.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en AWS.
Utilice EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en AWS.
Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Medellín (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en la nube de Azure.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en Azure.
Use Azure Kubernetes
Service (AKS) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en Azure.
Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.
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Última Actualización:
Testimonios (1)
Disfruté participar en el entrenamiento Kubeflow, que se llevó a cabo de forma remota. Este entrenamiento me permitió consolidar mis conocimientos sobre los servicios de AWS, K8s y todas las herramientas DevOps relacionadas con Kubeflow, que son las bases necesarias para abordar adecuadamente el tema. Quiero agradecer a Malawski Marcin por su paciencia y profesionalismo en la formación y en la orientación sobre las mejores prácticas. Malawski aborda el tema desde diferentes ángulos, utilizando distintas herramientas de implementación Ansible, EKS kubectl, Terraform. Ahora estoy definitivamente convencido de que me dirijo al campo de aplicación correcto.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
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