课程简介
随着可扩展机器学习运维需求的不断增长，Kubeflow 已迅速成为亚洲各行业企业的关键工具。企业愈发依赖机器学习来推动创新，高效部署与管理模型的能力变得至关重要。Kubeflow 是一个开源项目，致力于让基于 Kubernetes 的机器学习工作流部署变得简单、可移植且可扩展，能够有效满足这些需求。伴随亚洲科技行业的空前发展，掌握 Kubeflow 不仅是加分项，更是希望在激烈竞争中保持领先的专业人士所必备的核心技能。
商业价值
对于人力资源经理与决策者而言，投资 Kubeflow 培训可以带来显著的投资回报。通过赋能团队自动化并简化机器学习流水线，企业可加速 AI 解决方案的落地速度并降低运营成本。高效的资源管理与可扩展的机器学习运维还能提升云服务的利用率，从而实现成本节约。此外，打造精通 Kubeflow 的内部团队，将显著增强组织的创新能力与市场竞争优势。
课程目标
- 理解 Kubeflow 的架构与核心组件。
- 使用 Kubeflow 在 Kubernetes 上部署与管理机器学习模型。
- 实现机器学习工作流自动化以提升效率。
- 将 Kubeflow 与现有系统及云服务进行集成。
- 排查常见问题并优化性能。
课程大纲
模块一：Kubernetes 上的机器学习概述
概述 Kubernetes 及其在机器学习中的作用。介绍 Kubeflow 及其关键组件。为 Kubeflow 部署搭建 Kubernetes 集群。
模块二：深入解析 Kubeflow 组件
探索 Kubeflow 流水线、Jupyter Notebook 和模型服务。动手实践部署与管理流水线。了解使用 KFServing 进行模型部署。
模块三：自动化机器学习工作流
构建并部署自动化流水线。利用 Argo Workflows 编排复杂流程。高效扩展机器学习运维的策略。
模块四：集成与优化
将 Kubeflow 与 AWS、GCP、Azure 等云服务集成。性能与资源管理优化技巧。安全与合规最佳实践。
培训方法
本课程采用互动式教学，理论结合实践。学员将参与上机实操、小组讨论与真实案例研究，确保全面理解 Kubeflow 及其应用场景。
适合人群
本课程适用于数据科学家、机器学习工程师、DevOps 专业人士及负责部署与管理机器学习模型的 IT 经理。同样适合希望借助 Kubeflow 提升机器学习运维能力的学习者。
常见问题
问：需要具备 Kubernetes 的相关经验吗？
答：具备 Kubernetes 经验更有帮助，但课程将覆盖基础内容，帮助您快速上手。
问：本课程适合机器学习初学者吗？
答：建议具备机器学习的基本概念，但课程也会提供必要的基础知识，协助初学者。
问：完成课程后是否会获得证书？
答：会的，学员将获得结业证书，可添加至您的职业资历。