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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
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (3)

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