Temario del curso
Introducción a Kubeflow
- Comprensión de la misión y la arquitectura de Kubeflow.
- Descripción general de los componentes principales y el ecosistema.
- Opciones de despliegue y capacidades de la plataforma.
Trabajo con el Panel de Control (Dashboard) 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 del pipeline y diseño de componentes.
- Creación de pipelines con el SDK de Python.
- Ejecución, programación y monitoreo de corridas de pipeline.
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.
Servido de Modelos con Kubeflow
- Descripción general de KFServing / KServe.
- Despliegue de modelos con tiempos de ejecución personalizados.
- Gestión de revisiones, escalado y enrutamiento del tráfico.
Gestión de Flujos de Trabajo de ML en Kubernetes
- Versionado 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 flujos de trabajo confiables.
- Observabilidad y monitoreo.
- Solución de problemas comunes en Kubeflow.
Temas Avanzados (Opcional)
- Entornos multiinquilino de Kubeflow.
- Escenarios de despliegue híbrido y multi-cluster.
- Extensión de Kubeflow con componentes personalizados.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de aplicaciones contenedorizadas.
- Experiencia con flujos de trabajo básicos en la línea de comandos.
- Familiaridad con conceptos de Kubernetes.
Audiencia Objetivo
- Profesionales de Machine Learning (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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