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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción a Kubeflow

  • Comprensión de la misión y la arquitectura de Kubeflow
  • Vista general de los componentes principales y el ecosistema
  • Opciones de despliegue y capacidades de la plataforma

Trabajo con el panel de Kubeflow

  • Navegación de la interfaz de usuario
  • Gestión de cuadernos y espacios de trabajo
  • Integración de almacenamiento y fuentes de datos

Fundamentos de Kubeflow Pipelines

  • Estructura del pipeline y diseño de componentes
  • Creación de pipelines con SDK de Python
  • Ejecución, programación y monitoreo de ejecuciones del pipeline

Entrenamiento de modelos de ML en Kubeflow

  • Patrones de entrenamiento distribuido
  • Uso de TFJob, PyTorchJob y otros operadores
  • Gestión de recursos y autoescalado en Kubernetes

Despliegue de modelos con Kubeflow

  • Resumen de KFServing / KServe
  • Despliegue de modelos con tiempos de ejecución personalizados
  • Gestión de revisiones, escalado y enrutamiento de tráfico

Gestión de flujos de trabajo de ML en Kubernetes

  • Control de versiones de datos, modelos y artefactos
  • Integración de CI/CD para pipelines de ML
  • Seguridad y control de acceso basado en roles

Mejores prácticas para ML de producción

  • Diseño de patrones de flujos de trabajo confiables
  • Observabilidad y monitoreo
  • Solución de problemas comunes de Kubeflow

Temas avanzados (Opcional)

  • Entornos de Kubeflow multiinquilino
  • Escenarios de despliegue híbridos y de multi-clúster
  • Extensión de Kubeflow con componentes personalizados

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de aplicaciones containerizadas
  • Experiencia con flujos de trabajo básicos de línea de comandos
  • Conocimiento de los conceptos de Kubernetes

Público objetivo

  • Practicantes de ML
  • Científicos de datos
  • Equipos de DevOps nuevos en Kubeflow

Número de participantes


Precio por participante

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