课程简介

本课程专为开发人员、工程师、数据科学家以及任何有兴趣利用Kubernetes功能了解机器学习工具包解剖结构的学员而设计。

完成本课程后，您将了解Kubeflow的架构和关键组件，并知道如何在Kubeflow中准备数据，模型培训，服务和管理。您将具备使用Kubeflow部署现实世界的ML项目的能力 ，并拥有为Kubeflow社区做出贡献所需的技能和知识。

课程特点：

● 在线，自主学习

● 10-12 小时学习内容

● 注册日起12个月内在线学习

● 经验水平：初级

目录

● 欢迎学习Linux基金会之课程

● 单元 1. The Model Application Relationship and the Power of Reproducibility

● 单元 2. The Model Development Lifecycle

● 单元 3. MLOPs and the Rise of the Machine Learning Toolkit

● 单元 4. The Origin of Kubeflow

● 单元 5. Kubeflow Distributions

● 单元 6. The Kubeflow Dashboard and Notebooks

● 单元 7. The Unified Training Operator and Machine Learning

● 单元 8. Kubeflow Pipelines

● 单元 9. Conquering Katib

● 单元 10. Common Kubeflow Integrations

此课程为Linux 基金会官方原生课程，课程语言为英语。