Kubeflow - uma caixa de ferramentas de ML nativa da nuvem
Um dos obstáculos mais comuns no desenvolvimento de modelos de ciência de dados/aprendizado de máquina é projetar pipelines de ponta a ponta que possam operar em escala e em tempo real. Geralmente, espera-se que os cientistas e engenheiros de dados aprendam, desenvolvam e mantenham a infraestrutura para seus experimentos.
Neste laboratório, Salman discutirá os méritos de usar o Kubeflow, uma plataforma de código aberto baseada no Kubernetes projetada para abstrair tarefas não relacionadas ao aprendizado de máquina e, ao mesmo tempo, oferecer controle.
Algumas das coisas que você aprenderá:
- Arquitetura e instalação do Kubeflow
- Criação de um experimento de aprendizado de máquina de orquestração de ponta a ponta no pipeline do Kubeflow
- Casos de uso atuais do Kubeflow e como equipes de outros setores têm utilizado a nuvem para dimensionar suas operações de aprendizado de máquina"