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Temario del curso

Introducción

Resumen de las Funciones y Componentes de Kubeflow

  • Contenedores, manifiestos, etc.

Resumen de una Tubería de Aprendizaje Automático

  • Entrenamiento, pruebas, ajuste, despliegue, etc.

Despliegue de Kubeflow en un Clúster de Kubernetes

  • Preparación del entorno de ejecución (clúster de entrenamiento, clúster de producción, etc.)
  • Descarga, instalación y personalización.

Ejecución de una Tubería de Aprendizaje Automático en Kubernetes

  • Construcción de una tubería de TensorFlow.
  • Construcción de una tubería de PyTorch.

Visualización de los Resultados

  • Exportación y visualización de métricas de la tubería

Personalización del Entorno de Ejecución

  • Personalización del stack para infraestructuras diversas
  • Actualización de un despliegue de Kubeflow

Ejecución de Kubeflow en Nubes Públicas

  • AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform

Gestión de Flujos de Trabajo de Producción

  • Ejecución con metodología GitOps
  • Programación de trabajos
  • Creación de notebooks de Jupyter

Solución de Problemas

Resumen y Conclusión

Requerimientos

  • Conocimiento de la sintaxis de Python 
  • Experiencia con Tensorflow, PyTorch u otros marcos de aprendizaje automático
  • Cuenta de un proveedor de nube pública (opcional) 

Público Objetivo

  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
 28 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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