Kubeflow の起源、デプロイメント オプション、個々のコンポーネント、および共通の統合について調べます。
トレーニングコース
Kubeflow を使用した AI/ML ツールキットの概要 (LFS147x)
対象者
このコースは、開発者、エンジニア、データ サイエンティスト、または Kubernetes の力を利用する機械学習ツール キットの構造を理解することに興味がある人を対象に設計されています。
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学習内容
このコースを終了するまでに、Kubeflow のアーキテクチャと主要コンポーネントを理解し、Kubeflow 内でのデータの準備、モデルのトレーニング、提供、管理の方法を理解できるようになります。
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身につく知識
Kubeflow を使用して実際の ML プロジェクトをデプロイする準備が整い、また、Kubeflow コミュニティに貢献するために必要なスキルと知識も得られます。
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ようこそ！
第 1 章 モデル適用の関係と再現性の力
第2章 モデル開発ライフサイクル
第 3 章 MLOP と機械学習ツールキットの台頭
第 4 章 Kubeflow の起源
第5章 Kubeflow ディストリビューション
第6章 Kubeflow ダッシュボードとノートブック
第 7 章 統合トレーニング オペレーターと機械学習
第8章 Kubeflow パイプライン
第9章 カティブの征服
第10章 一般的な Kubeflow 統合
最終試験（確認済みトラックのみ）
前提条件
- クラウドコンピューティングの経験
- DevOps とクラウド ネイティブの原則に関する知識
- 基本的なプログラミング経験
- 技術文書の経験
- オープンソース プロジェクト全般の経験。
- Kubernetes の基本的な理解は役に立つかもしれませんが、必須ではありません
$0
コースのみ
オンライン、セルフペース
10〜12時間分のコース教材
クイズ
ディスカッション フォーラム
オンラインコースへの10週間の無料アクセス
オプションの有料修了証明書
