Kubeflow: объяснение для начинающих скачать в хорошем качестве

Kubeflow: объяснение для начинающих

🧪 Kubeflow Labs бесплатно: https://kode.wiki/3LLSUj3 Узнайте, как масштабировать и развертывать модели машинного обучения с помощью Kubeflow и Kubernetes. Это полное руководство для начинающих охватывает весь рабочий процесс машинного обучения: от настройки инфраструктуры до автоматической настройки гиперпараметров с помощью Katib. 🎯 Что вы узнаете: • Понимание сложностей развертывания моделей машинного обучения • Как Kubernetes управляет инфраструктурой машинного обучения • Роль Kubeflow в управлении жизненным циклом машинного обучения • Практическая оптимизация гиперпараметров Katib • Масштабное проведение автоматизированных экспериментов с машинным обучением ⏰Рассматриваемые темы: 00:00 — Введение: сложности развертывания машинного обучения 00:43 — Настройка облачной инфраструктуры (AWS, GCP, Azure) 01:12 — Kubernetes для управления инфраструктурой машинного обучения 02:12 — Архитектура рабочих процессов машинного обучения Kubeflow 03:40 — Фазы разработки и производства 04:39 — Оптимизация гиперпараметров Katib 05:55 — Архитектура и компоненты Katib 06:59 — Сравнение алгоритмов поиска 07:44 — Установка Katib в Kubernetes 08:58 — Проведение первого эксперимента 09:52 — Визуализация результатов и лучших Практики 🧪 Kubeflow Labs бесплатно: https://kode.wiki/3LLSUj3 🔧 Рассматриваемые технологии: • Kubeflow и Katib • Kubernetes • MLOps и конвейеры машинного обучения • Настройка гиперпараметров 💼 Реальные приложения: Используется такими компаниями, как Spotify, PayPal и Lyft, для платформ машинного обучения в производственной среде. 🎓 Идеально подходит для: ✓ Инженеров машинного обучения, начинающих работать с MLOps ✓ Специалистов по данным, разворачивающих модели ✓ DevOps-инженеров, управляющих инфраструктурой машинного обучения ✓ Любого, кто изучает рабочие процессы машинного обучения на базе Kubernetes #Kubeflow #MachineLearning #Kubernetes #MLOps #DataScience