Kubeflow-Gipfel 2024




8. Wenn Sie Training Operator als Teil der Kubeflow-Plattform installieren, können Sie ein neues Kubeflow-Notebook öffnen, um dieses Skript auszuführen. Wenn Sie Training Operator eigenständig installieren, stellen Sie sicher, dass Sie die lokale kubeconfig für den Zugriff auf Ihren Kubernetes-Cluster konfigurieren, in dem Sie Training Operator.19 installiert haben. von Andreea Munteanu Kubeflow ist eine MLOps-Plattform, die sowohl bei Entwicklern als auch bei Organisationen weit verbreitet ist und auf Kubernetes läuft und ML-Workloads für maschinelles Lernen automatisiert. Erfahren Sie alles über Kubeflow bei Kubeflow. von Andreea Munteanu Artikel AI. Charmed, 25. Das TOC des CNCF Technical Oversight Committee hat dafür gestimmt, Kubeflow als CNCF-Inkubationsprojekt zu akzeptieren. Kubeflow ist ein von der Community betriebenes Open-Source-Projekt zur Bereitstellung und Verwaltung eines Machine Learning ML-Stacks auf Kubernetes. Die Kubeflow-Community entwickelt und unterstützt aktiv Kubernetes-native MLOps für ihre 29. Beispiele. Beispiele, die maschinelles Lernen mit Kubeflow veranschaulichen. Restrukturieren Sie den Abschnitt „Info“, 3007, 6c527dd, wie Sie mit Kubeflow beginnen. 6. Das Kubeflow findet im Oktober im Irving Convention Center in Irving, Texas, statt. Nehmen Sie an der Kubeflow teil, einer spannenden Veranstaltung rund um Kubeflow. In diesem Jahr freuen wir uns, Ihnen ein persönliches Erlebnis bieten zu können, das Experten, Enthusiasten und Anfänger gleichermaßen zusammenbringt. 29. Das Kubeflow Central Dashboard bietet eine authentifizierte Webschnittstelle für Kubeflow und Ökosystemkomponenten. Es fungiert als Drehscheibe für Ihre Plattform und Tools für maschinelles Lernen, indem es die Benutzeroberflächen der im Cluster ausgeführten Komponenten verfügbar macht. Zu den Kernfunktionen des zentralen Dashboards gehören: Authentifizierung und Autorisierung basierend auf 6. Trainieren und Bereitstellen eines Bildklassifizierungsmodells mithilfe des MNIST-Datensatzes. Dieses Tutorial erfolgt in Form eines Jupyter-Notebooks, das in Ihrem Kubeflow-Cluster ausgeführt wird. Sie können Kubeflow bereitstellen und das Modell auf verschiedenen Clouds trainieren, darunter Amazon Web Services AWS, Google Cloud Platform GCP, IBM Cloud, Microsoft Azure usw. 6. Kubeflow Summit: Auf dem Kubeflow Summit habe ich gelernt, wie unterschiedliche Unternehmen und Organisationen nutzen Kubeflow. Insbesondere fand ich es interessant, etwas über die Entwicklung einer skalierbaren Plattform für Training und Inferenz durch CERN sowie über PepsiCos Transformation in der Datenwissenschaft zu hören.19. Das Kubeflow-Projekt widmet sich der einfachen, portablen und skalierbaren Bereitstellung von ML-Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes. Unser Ziel ist es nicht, andere Dienste neu zu erstellen, sondern eine unkomplizierte Möglichkeit bereitzustellen, erstklassige Open-Source-Systeme für ML in verschiedenen Infrastrukturen bereitzustellen. Überall dort, wo Sie Kubernetes ausführen, 25. Ereignisse. Kubeflow-Community-Events und Meetups. War diese Seite hilfreich? Letzte Änderung: Kubeflow hinzufügen, 3592, 669d87f17. Treffen Sie uns bei Kubeflow. AI ML AIML Community Event Kubeflow MLOps. Ziel des Kubeflow-Gipfels ist es, Benutzer, Mitwirkende und Fachleute zusammenzubringen, die von der Open-Source-MLOps-Plattform profitieren. Nach zwei ungewöhnlichen Jahren beschloss die Community, noch einen Schritt weiter zu gehen und zwei Tage zu organisieren: 6. Das Kubeflow wird im Oktober im Irving Convention Center in Irving, Texas, stattfinden. Nehmen Sie an der Kubeflow teil, einer spannenden Veranstaltung rund um Kubeflow. In diesem Jahr freuen wir uns, Ihnen ein persönliches Erlebnis bieten zu können, das Experten, Enthusiasten und Anfänger gleichermaßen zusammenbringt. 23. Eine Kubeflow-Pipeline ist eine portable und skalierbare Definition eines ML-Workflows, basierend auf Containern. Eine Pipeline besteht aus einer Reihe von Eingabeparametern und einer Liste der Schritte in diesem Workflow. Jeder Schritt in einer Pipeline ist eine Instanz einer Komponente, die als Instanz von ContainerOp dargestellt wird.





Please wait while your request is being verified...



65960827
103405446
68161540
76870141
35511279