Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Εξέλιξη Κομματιού
Θεμελίωση της κοντεινοποίησης για MLOps
- Κατανόηση απαιτήσεων ML lifecycle.
- Βασικά χαρακτηριστικά Docker για συστήματα ML.
- Καλύτερες πρακτικές για αναδιαμόρφωση περιβάλλοντων.
Δημιουργία κοντεινοποιημένων ML training pipelines
- Πακέτο μοντέλων καλλιέργειας κώδικα και απαιτήσεων.
- Σχεδιασμός καλλιεργητικών εργασιών χρησιμοποιώντας Docker images.
- Διαχείριση συνόλων δεδομένων και αρθρών σε κοντείνερ.
Κοντεινοποίηση επαλήθευσης και αξιολόγησης μοντέλου
- Αναδιαμόρφωση περιβάλλοντων επαλήθευσης.
- Αυτομάτως διαχείριση workflows επαλήθευσης.
- Καταγραφή μετρήσεων και logs από κοντείνερ.
Κοντεινοποιημένη παραίτηση και εξυπηρέτηση
- Σχεδιασμός μικρουπηρεσιών παραίτησης.
- Βελτιστοποίηση κοντείνερ runtime για παραγωγή.
- Εφαρμογή κλιμακωτά εξυπηρέτησης architectures.
Pipeline orchestration με Docker Compose
- Συντονισμός multi-container ML workflows.
- Απομόνωση περιβάλλοντος και διαχείριση ρυθμίσεων.
- Ολοκλήρωση συνδυαζόμενων υπηρεσιών (e.g., tracking, storage).
Διαχείριση έκδοσης και lifecycle ML μοντέλων
- Tracking των μοντέλων, εικόνων και συστατικών pipeline.
- Έκδοση-ελέγχες περιβάλλοντα κοντείνερ.
- Ολοκλήρωση MLflow ή παρόμοιων εφαρμογών.
Διαχείριση και μετακλίμακη ML εργασιών
- Εκτέλεση pipelines σε διανεμημένα περιβάλλοντα.
- Μετακλίμακη μικρουπηρεσιών χρησιμοποιώντας Docker-native προσέγγιση.
- Παρακολούθηση κοντεινοποιημένων ML συστημάτων.
CI/CD για MLOps με Docker
- Αυτοματοποίηση κατασκευών και εφαρμογής ML συστατικών.
- Δοκιμασία pipelines σε περιβάλλον με κοντεινοποίηση staging.
- Εγγύηση αναδιαμόρφωσης και υπόθεσης επανάληψης.
Περίληψη και επόμενα βήματα
Απαιτήσεις
- Σύνεση για τις προδιαγραφές υποδοχής ML
- Εμπειρία με Python για ανάλυση δεδομένων ή ανάπτυξη μοντέλου
- Γνώση των βασικών καταπεριφερειών
Αυδιένς
- Μηχανικοί MLOps
- πρόσωπα DevOps
- ομάδες πλατφόρμας δεδομένων
21 Ώρες
Σχόλια (5)
ο οικόσυμος της ML όχι μόνο το MLFlow αλλά και το Optuna, το hyperops, το docker, το docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Κομμάτι - MLflow
Μηχανική Μετάφραση
Μετάφραση αυτού Από: en Σε: el Με ευχαρίστησε να συμμετάσχω στην εκπαίδευση Kubeflow, η οποία πραγματοποιήθηκε από μακρές αποστάσεις. Αυτή η εκπαίδευση μου δώρισε την ευκαιρία να παγιώσω τις γνώσεις μου για υπηρεσίες AWS, K8s και όλα τα εργαλεία devOps που σχετίζονται με το Kubeflow, οι οποίες είναι τα απαραίτητα βάσιμα για να αντιμετωπίσουμε σωστά το θέμα. Θέλω να ευχαριστήσω τον Malawski Marcin για τη χρηστικότητά και την προфессионаλιστικότητά του στην εκπαίδευση και τις συμβουλές για τις καλύτερες πρακτικές. Ο Malawski προσέγγιζε το θέμα από διάφορες αποψίδες, διάφορα εργαλεία κατανάλωσης Ansible, EKS kubectl, Terraform. Τώρα είμαι σίγουρος ότι προχωρώ στο σωστό πεδίο εφαρμογής.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Κομμάτι - Kubeflow
Μηχανική Μετάφραση
提供了对Docker和Kubernetes的良好基础。 (Note: The numbers Docker and Kubernetes are kept as is, assuming they refer to specific course codes or identifiers that should not be translated.) However, following the guideline of returning original if untranslatable while preserving meaning: It gave a good grounding for Docker and Kubernetes.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
Κομμάτι - Docker (introducing Kubernetes)
Μηχανική Μετάφραση
I generally liked the trainer knowledge and enthusiasm.
Ruben Ortega
Κομμάτι - Docker and Kubernetes
Μηχανική Μετάφραση
I generally enjoyed the content was interesting.
Leke Adeboye
Κομμάτι - Docker for Developers and System Administrators
Μηχανική Μετάφραση
