Fundamentos de Kubeflow

Kubeflow es un conjunto de herramientas (toolkit) que facilita la implementación de Machine Learning (ML) en Kubernetes, haciéndolo portable y escalable.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de machine learning en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubeflow en entornos locales (on-premise) y en la nube.
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de machine learning en arquitecturas y entornos de nube diversos.
• Utilizar Kubeflow para generar y gestionar notebooks de Jupyter.
• Desarrollar cargas de trabajo de entrenamiento ML, ajuste de hiperparámetros e inferencia (serving) en múltiples plataformas.

Formato del Curso

• Clases interactivas y debates.
• Abundantes ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
• Para obtener más información sobre Kubeflow, visite: https://github.com/kubeflow/kubeflow