课程简介
Kubeflow 正在迅速成为亚洲范围内人工智能与机器学习领域的基石。随着企业致力于利用 AI 获得竞争优势，借助 Kubernetes 高效构建、训练并服务模型的能力比以往任何时候都更为关键。Kubeflow 提供一体化平台，简化机器学习工作流的部署，使组织更快速、更高效地创新。本课程旨在帮助专业人士掌握充分发挥 Kubeflow 潜力所需的技能，从而为业务运营带来显著价值。
商业价值
对于人力资源经理和业务领导者而言，投入 Kubeflow 培训可直接转化为更强劲的经营业绩。通过帮助团队优化机器学习流程，组织可以更快将 AI 驱动的产品推向市场，降低运营成本，并提升整体效率。投资回报不仅体现在财务层面，也体现在团队能力与创新力的提升。随着 AI 技术不断演进，拥有熟练掌握 Kubeflow 等平台的人才，能够确保企业始终站在技术前沿。
课程目标
- 理解 Kubeflow 的架构与组件。
- 学习如何在 Kubernetes 集群上部署与配置 Kubeflow。
- 掌握使用 Kubeflow 构建、训练与服务机器学习模型的技能。
- 探索管理与扩展机器学习工作流的最佳实践。
- 深入了解将 Kubeflow 与其他工具和平台进行集成的方式。
课程大纲
模块 1：Kubeflow 与 Kubernetes 概述
本模块将介绍 Kubernetes 的基础知识，以及 Kubeflow 如何利用其能力管理机器学习工作流。学员将掌握容器编排的基础概念及其在 AI 部署中的重要性。
模块 2：搭建 Kubeflow 环境
学习在 Kubernetes 集群上安装与配置 Kubeflow。本模块提供分步指南，帮助您为机器学习项目搭建可扩展且高效的环境。
模块 3：模型构建与训练
本模块将深入使用 Kubeflow Pipelines 构建机器学习模型的流程。学员将探索与 Kubeflow 集成的多种工具与框架，以促进模型训练与实验。
模块 4：模型部署与服务
聚焦在生产环境中部署与服务机器学习模型。本模块重点介绍如何使用 KFServing 等组件，确保模型交付的可靠性与性能。
模块 5：工作流扩展与管理
探讨管理与扩展机器学习工作流的策略。本模块将解决资源分配、监控与版本控制等难题，确保 AI 项目能够随业务需求高效扩展。
培训方式
本课程采用互动式教学方法，理论与实践相结合。学员将参与动手实验与真实案例分析，以巩固所学并促进在工作环境中的应用。该方法确保学员深入理解 Kubeflow 的能力并掌握高效的应用方式。
适合人群
本课程适合希望提升在 Kubernetes 上部署 AI 解决方案能力的数据科学家、机器学习工程师、DevOps 专业人士与 IT 管理者。也适合参与 AI 项目管理、希望了解 Kubeflow 如何优化其工作流的相关人员。
常见问题
需要哪些前置知识？
学员应具备 Kubernetes 与机器学习概念的基础了解。有容器化应用经验更佳，但并非必须。
课程如何开展？
课程将通过线上讲解、动手实验与互动环节相结合的方式进行。学员可访问虚拟环境进行练习并应用所学技能。
提供哪些学习资源？
学员将获得完整的课程资料、专属支持论坛的访问权限，以及更多用于课后持续学习的资源。