우리의 두 부분 Learnk8s 실험실 시리즈의 첫 번째에 수요에 들어보십시오. 세션 1에서 Kubeflow: 클라우드 네이티브 ML 툴박스에서 참석자는 다음에 대해 알아봅니다.
- 쿠베플로우 건축
- 쿠베플로우 설치
- JupyterLab 노트북에서 기계 학습 모델 개발
- Kubeflow 파이프라인에서 종단 간 오케스트레이션 기계 학습 실험 만들기
- 수요에 따라 인프라 확장.
- Kubeflow의 현재 사용 사례와 다른 업계의 팀이 클라우드를 활용하여 기계 학습 운영을 확장하는 방법.
스피커 바이오: 살만 이크발. 살만은 데이터 과학 캠퍼스(https://datasciencecampus.ons.gov.uk/)의 기술 리더이자 Learnk8s(https://learnk8s.io/)의 강사입니다. 데이터 과학 캠퍼스에서 그는 여러 가지 데이터 과학 DevOps 관행을 설정했습니다. 최근에는 COVID-19 프로젝트를 위한 데이터 과학 플랫폼을 설정하고 운영하는 데 많은 영국 정부 기관과 협력했습니다. 살만은 항공 우주 및 금융 분야에서 풀 스택 개발자로 도왔습니다. 살만은 공인 Kubernetes 관리자이며 클라우드 네이티브 기술에 대한 강력한 옹호자입니다. 그는 클라우드 네이티브 기술을 효과적으로 사용하는 방법에 대한 아이디어를 공유하는 커뮤니티를 통합하는 이니셔티브인 클라우드 네이티브 웨일즈를 공동 설립했습니다.