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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.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (3)

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