Kubeflow - Una caja de herramientas de ML nativa de la nube
Uno de los obstáculos más comunes a la hora de desarrollar modelos de ciencia de datos/aprendizaje automático es diseñar procesos integrales que puedan funcionar a escala y en tiempo real. A menudo se espera que los científicos de datos y los ingenieros aprendan, desarrollen y mantengan la infraestructura para sus experimentos.
En este laboratorio, Salman hablará de las ventajas de utilizar Kubeflow, una plataforma de código abierto basada en Kubernetes diseñada para abstraer las tareas no relacionadas con el aprendizaje automático sin dejar de ofrecerle el control.
Algunas de las cosas que aprenderás:
- Arquitectura e instalación de Kubeflow
- Creación de un experimento de aprendizaje automático de orquestación de extremo a extremo en la tubería de Kubeflow
- Casos de uso actuales de Kubeflow y cómo equipos de otras industrias han estado utilizando la nube para escalar sus operaciones de aprendizaje automático."