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Schulung Maschinelles Lernen auf Kubernetes mit Kubeflow
Schulungsformen
Inhouse-/Firmenschulung
- 2 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Individualschulung
- 2 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Beschreibung
- Skalierbarkeit und Effizienz: Kubeflow ermöglicht es, Maschinenlern-Workflows effizient auf Kubernetes-Clustern zu skalieren. Dies bedeutet, dass Unternehmen problemlos von einzelnen Experimenten zu großen Trainingsjobs übergehen können, ohne die Infrastruktur neu gestalten zu müssen. Kubeflow nutzt die Kubernetes-Skalierbarkeit, um die Arbeitslasten flexibel anzupassen.
- Wiederverwendbarkeit von Workflows: Kubeflow Pipelines ermöglichen es, Workflows als Code zu definieren, was ihre Wiederverwendbarkeit und Portabilität erhöht. Dies fördert die Zusammenarbeit im Unternehmen, da Teams ihre ML-Workflows leicht teilen und auf vorhandene Ressourcen aufbauen können.
- Konsistente Umgebung: Dank Kubernetes und Containerisierung wird sichergestellt, dass ML-Modelle in einer konsistenten Umgebung trainiert, validiert und bereitgestellt werden. Dies reduziert die Wahrscheinlichkeit von "Works-on-my-machine"-Problemen und erleichtert die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse.
- Automatisierte Hyperparameter-Optimierung: Kubeflow bietet die Integration von Komponenten wie Katib, die automatische Hyperparameter-Optimierung ermöglichen. Dadurch können Unternehmen schneller bessere Modelle erstellen und die Leistung ihrer Algorithmen verbessern.
- Skalierbares Modell-Deployment: Kubeflow erleichtert das Deployment von Modellen in Produktion. Durch die Verwendung von Kubernetes für das Serving können Modelle einfach skaliert werden, um hohe Anforderungen zu erfüllen und die Inference-Leistung zu optimieren.
- Monitoring und Auswertung: Kubeflow bietet integrierte Möglichkeiten zur Überwachung und Bewertung von Modellen. Unternehmen können Metriken und Protokolle erfassen, um die Leistung ihrer Modelle im Laufe der Zeit zu verfolgen und Probleme frühzeitig zu erkennen.
- Rechenressourcenoptimierung: Mit Kubeflow können Unternehmen die Ressourcen ihrer ML-Jobs besser verwalten und optimieren. Kubernetes ermöglicht es, die Ressourcen genau zu steuern, wodurch Kosten gesenkt werden können.
- Technologie-Integration: Kubeflow ist mit einer Vielzahl von Open-Source-Technologien für das Maschinelle Lernen integriert. Dies ermöglicht es Unternehmen, eine breite Palette von Tools und Frameworks zu nutzen, die in der ML-Community weit verbreitet sind.
Schulungsziel
Das Seminar soll ihnen zeigen, wie sie ML-Workflows mithilfe von Kubeflow skalierbar und effizient gestalten können. Dadurch können sie ihre ML-Infrastruktur verbessern und die Produktivität ihrer Datenwissenschaftler und Entwickler steigern. Zudem erhalten sie Best Practices für den Einsatz von Kubernetes und Kubeflow, um Ressourcen besser zu verwalten und Kosten zu optimieren. Die Schulung fördert auch die Zusammenarbeit zwischen den Teams, da wiederverwendbare Komponenten und Code-Definitionen ermöglicht werden.
Details
Wer teilnehmen sollte
- Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure: Datenwissenschaftler, die für das Entwerfen, Trainieren und Evaluieren von ML-Modellen verantwortlich sind, sowie ML-Ingenieure, die sich auf die Implementierung von ML-Systemen in der Produktion konzentrieren.
- Softwareentwickler und DevOps-Teams: Softwareentwickler und DevOps-Teams, die für die Bereitstellung und Verwaltung von Kubernetes-Clustern und Infrastrukturen verantwortlich sind, die für die Ausführung von ML-Workflows erforderlich sind.
- Systemadministratoren und IT-Infrastrukturteams: Systemadministratoren und IT-Infrastrukturteams, die die Kubernetes- und Kubeflow-Umgebung verwalten und sicherstellen müssen, dass sie ordnungsgemäß funktioniert.
- Datenmanager und Dateninfrastrukturteams: Datenmanager und Dateninfrastrukturteams, die für die Bereitstellung und Verwaltung von Datenpipelines und -speicherung verantwortlich sind, die von den ML-Workflows genutzt werden.
Ihre Schulung
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
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| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Remote-Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter, sodass Sie über ein perfektes Setup für die Durchführung aller praktischen Übungen verfügen. | |
| Arbeitsmaterialien | |
Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmebescheinigung | |
Die Teilnahmebescheinigung inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Die Teilnahmebescheinigung inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt. |
Organisation
Präsenz-Schulung | Online-Schulung | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung * | ||
Ab 1 Teilnehmenden | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Das Hygienekonzept wurde mit professioneller Hilfe umgesetzt und mit der zuständigen Behörde abgestimmt. Gerne stellen wir Ihnen dieses zur Verfügung. Darüber hinaus haben wir zu Ihrer Sicherheit das Schulungszentrum mit insgesamt 17 Trotec TAC V+ Hochleistungsluftreinigern ausgestattet. Durch die neuartig entwickelte Filtertechnik (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) wird die Raumluft mehrfach stündlich umgewälzt und infektiöse Aerosole im HEPA-Virenfilter zu 99.995% abgeschieden und abgetötet. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2 Ampeln ausgestattet, wir stellen Ihnen gerne zertifizierte FFP2 Masken zur Verfügung. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| All-Inclusive | ||
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Kostenfreie Services
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
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Inhalt
- Einführung in Kubernetes und Kubeflow
- Einführung in Kubernetes und Container-Orchestrierung
- Warum Kubeflow? Überblick über die Vorteile von Kubeflow für ML-Workflows
- Installation und Konfiguration von Kubernetes für Kubeflow
- Installation und Konfiguration von Kubeflow auf einem Kubernetes-Cluster
- Verwendung von Jupyter Notebooks mit Kubeflow
- Hands-on: Erste Schritte mit Kubeflow - Ausführen einfacher Jobs und Notebooks
- Kubeflow Pipelines und Workflow-Definitionen
- Einführung in Kubeflow Pipelines: Grundlegende Konzepte und Funktionen
- Erstellen und Ausführen von Pipelines in Kubeflow
- Komponenten von Kubeflow Pipelines: DSL, Arbeiter und Kontrollschleifen
- Hands-on: Erstellen und Ausführen eines ML-Workflows mit Kubeflow Pipelines
- Fortgeschrittene Workflow-Anpassungen: Parameter, Schleifen und Konditionen
- Hands-on: Erweiterter Workflow - Hyperparameter-Optimierung mit Katib
- Modell-Training und -Deployment
- Modell-Training in Kubeflow mit TensorFlow und PyTorch
- Verwendung von Kubeflow für verteiltes Training und Model Tuning
- Einführung in das Modell-Deployment mit Kubeflow und Kubernetes
- Implementierung von Model Serving mit Kubeflow und Seldon
- Hands-on: Modell-Training und Deployment in Kubeflow
- Überwachung und Skalierung von ML-Modellen in Produktion mit Kubeflow
- Fortgeschrittene Themen und Best Practices
- Verwalten und Überwachen von ML-Experimenten mit Kubeflow Experimenten
- Arbeiten mit Daten in Kubeflow: Datenpipelines und Data Versioning
- Sicherheit in Kubeflow: Benutzerzugriffssteuerung und Datenschutz
- Multi-Cluster-Kubeflow: Skalierung über mehrere Kubernetes-Cluster hinweg
- Anwendungsbeispiele und Use Cases von Kubeflow in der Praxis
- Best Practices für effizientes und zuverlässiges Maschinelles Lernen mit Kubeflow
Buchungsmöglichkeiten
Teilnahme auch online möglich
Auf Wunsch können unsere Seminare auch als Online Seminar (Virtual Classroom) gebucht oder angefragt werden. Klicken Sie einfach bei Ihrer Buchung oder Anfrage die entsprechende Option an.
Inhouse-/Firmenschulung
Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Individualschulung
Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
FAQ für Inhouse Schulungen
Was bedeutet Offene Schulung und Inhouse Schulung?
Bei einer offenen Schulung stehen Ort und Termin vorab fest. Jeder Interessent kann eine offene Schulung buchen, daher treffen Teilnehmer aus verschiedenen Unternehmen aufeinander.
Inhouse Schulungen können auf Ihren individuellen Schulungsbedarf zugeschnitten werden. Sie bestimmen den Teilnehmerkreis, Termin und Schulungsort.
Ist eine Inhouse Schulung die richtige Wahl?
Bei einer Inhouse Schulung gehen wir auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein und decken den Schulungsbedarf direkt bei Ihnen im Unternehmen ab.
Das spart Zeit und Geld und sorgt für einen schnellen Wissenstransfer Ihrer Mitarbeiter.
Wer kümmert sich um die Technik bei Inhouse Schulungen?
Eine komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff ist für uns selbstverständlich. Sie müssen sich um nichts kümmern. Lediglich ein funktionierender PC oder Notebook mit Internetanschluss sollte für jeden Teilnehmer am Schulungstag bereit stehen.
Vorteile einer Inhouse Schulung
- Kompetente Seminarberatung
- Dozenten aus der Praxis
- Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittener individueller Lernstoff
- Sie können den Termin flexibel gestalten, so wie es für Sie am besten passt
- Unsere Inhouse Schulungen können Europaweit durchgeführt werden
- Der Fokus liegt auf Ihrem Schulungsbedarf, somit schonen Sie Ihr Budget
- Wissenslücken Ihrer Mitarbeitet werden schnell geschlossen