Kubeflow for Machine Learning: Setup and Workflow Management

機械学習モデルの完全なライフサイクルの管理は複雑であり、オーケストレーションとデプロイのための堅牢なツールが必要です。このコースでは、Kubeflowの基礎的な理解を提供し、データ準備からモデルデプロイに至るまで、機械学習プロジェクトのオーケストレーションと管理を可能にします。 学ぶ内容: * Kubeflowの中核となるコンポーネントとアーキテクチャパターンを理解する。 * Kubernetesクラスター上にKubeflow環境を構成してデプロイする。 * Kubeflow Pipelinesを使用してエンドツーエンドの機械学習パイプラインを設計および実装する。 * Kubeflow内でML実験を管理し、メトリクスを追跡し、モデルのバージョニングを行う。 * スケーラブルで再現性のあるMLワークフローのために、基本的なMLOpsの原則を適用する。 * 一般的なMLフレームワークをKubeflowでオーケストレーションされたタスクに統合する練習をする。 このコースは、重要な用語とアーキテクチャの概要から始まり、ハンズオンでの構成とKubeflowコンポーネントの実践的な応用に進みます。ゼロから独自の機械学習ワークフローを構築および管理する方法を学びます。 。 このコースは、機械学習オペレーションの初心者や、プロジェクトの管理にKubeflowを活用したいと考えている将来のMLエンジニア向けに設計されています。Kubeflowの事前の経験は必要ありませんが、機械学習の概念とコマンドラインインターフェイスに関する基本的な知識があると役立ちます。 Kubeflowをマスターするための旅を始め、機械学習の開発を変革しましょう。