Fundamentos de Kubeflow

Kubeflow es un conjunto de herramientas que facilita la implementación de Machine Learning (ML) en Kubernetes, haciéndolo portátil y escalable.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubeflow en entornos locales (on-premise) y en la nube.
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de machine learning en arquitecturas diversas y entornos cloud.
• Utilizar Kubeflow para iniciar y gestionar notebooks de Jupyter.
• Construir cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y servicio en múltiples plataformas.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
• Para obtener más información sobre Kubeflow, visite: https://github.com/kubeflow/kubeflow