Temario del curso
Introducción a Kubeflow
- Comprensión de la misión y la arquitectura de Kubeflow
- Visión general de los componentes principales y el ecosistema
- Opciones de despliegue y capacidades de la plataforma
Trabajo con el tablero (Dashboard) de Kubeflow
- Navegación por la interfaz de usuario
- Gestión de notebooks y espacios de trabajo
- Integración de almacenamiento y fuentes de datos
Fundamentos de Kubeflow Pipelines
- Estructura de las tuberías (pipelines) y diseño de componentes
- Creación de tuberías con el SDK de Python
- Ejecución, programación y monitoreo de ejecuciones de tuberías
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
Servicio de modelos con Kubeflow
- Visión general de KFServing / KServe
- Despliegue de modelos con entornos de ejecución (runtimes) 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 tuberías de ML
- Seguridad y control de acceso basado en roles
Mejores prácticas para producción de ML
- Diseño de patrones de flujos de trabajo confiables
- Visibilidad y monitoreo
- Resolución 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 contenerizadas
- Experiencia con flujos de trabajo básicos de línea de comandos
- Familiaridad con conceptos de Kubernetes
Público objetivo
- Profesionales del aprendizaje automático (ML)
- Científicos de datos
- Equipos de DevOps que se acercan a Kubeflow por primera vez
Testimonios (3)
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Curso - Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes
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