Formation Kubeflow : Industrialiser le Machine Learning dans Kubernetes
1390€ HT / personne |
2 jours (14 heures) |
Présentation
Notre formation Kubeflow s’adresse aux data scientists et aux ingénieurs en machine learning souhaitant simplifier leurs processus avec une plateforme MLOps automatisée complète. Utiliser Kubeflow vous met à disposition un véritable framework multicloud capable d’exécuter des pipelines complets de machine learning.
Kubeflow est un kit d’outil Kubernetes pour exécuter des workflows de type machine learning de façon simple et scalable. Il fonctionne comme une solution end-to-end pour déployer des pipelines ML en production. Kuberflow permet de simplifier le processus de machine learning en l’appliquant au cluster kubernetes. Supporté par la plupart des fournisseurs cloud, il offre une portabilité peu égalée.
Dans cette formation, vous apprendrez à vous familiariser avec l’environnement Kubeflow, utiliser des adds-ons et créer des pipelines ainsi qu’utiliser les outils pour le serving.
Cette formation s’effectue sur la dernière version : Kubeflow 1.6.
Objectifs
- Installer Kubeflow
- Créer des Pipelines de machine learning
- Utiliser les outils de serving
Public visé
- Data scientists
- Ingénieurs en Machine learning
Pré-requis
- Connaissance de Kubernetes
- Connaissance de Docker.
- Notions en Machine learning
Programme de notre formation Kubeflow
Introduction à Kubeflow
- Découverte de l’outil
- Installation de Kubeflow
- Architecture de kubeflow
- Notebook Jupyter
- Cycle de vie du machine learning
Pipelines Kubeflow
- Introduction aux pipelines
- Concepts utilisés dans les pipelines
- Installation
- SDK
- Workflow pour les modèles de Machine Learning
Utiliser Katib
- Introduction à Katib
- Faire des expériences
- Réglages des hyperparamètres
- Tuning avec Katib
- Utiliser les templates
Construire un modèle de machine learning
- Développer un modèle
- Composants pour l’apprentissage des modèles
- Notebook Kubeflow
- Métadonnées
- Apprentissage distribué
Adds-ons externes
- Elyra
- Istio
- Kale
- Nvidia Triton Inference
- Feast
Serving avec Kubeflow
- Déploiement sur les serveurs clouds
- Prétraitement des données
- Modèles Tensorflow
- SeldonCore
- Utiliser Argoworkflow
Pour aller plus loin
Formation Kubernetes
Formation Docker Avancé
Formation Azure Machine Learning
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
- Tours
- Saint-Étienne
- Toulon
- Angers
-
Belgique
- Bruxelles
- Liège
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Suisse
- Genève
- Zurich
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Luxembourg
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