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Kubernetes für ML Workloads Seminar


Kubernetes für ML Workloads Seminar

Kubernetes für ML Workloads Seminar

Dieses Seminar richtet sich an alle, die sich mit dem Thema Kubernetes im Kontext von Machine Learning auseinandersetzen möchten. Kubernetes ist ein Open-Source-System zur Automatisierung der Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Container-Anwendungen. Immer mehr Unternehmen setzen auf Kubernetes, um ihre Machine Learning Workloads effizienter und skalierbarer zu gestalten.

In diesem Seminar werden Sie lernen, wie Sie Kubernetes für Ihre ML Workloads einsetzen können. Sie werden verstehen, wie Kubernetes funktioniert, wie Sie eine Kubernetes-Cluster aufbauen und verwalten können und wie Sie Ihre ML-Modelle in Kubernetes-Containern bereitstellen können. Darüber hinaus werden Sie lernen, wie Sie Kubernetes für die Skalierung Ihrer ML Workloads nutzen können und wie Sie Kubernetes-Cluster für Hochverfügbarkeit konfigurieren können.

Warum kaufen Menschen dieses Seminar? Hier sind einige Gründe:

  • Sie möchten lernen, wie Sie Kubernetes für Ihre Machine Learning Workloads einsetzen können.
  • Sie möchten verstehen, wie Kubernetes funktioniert und wie Sie es effektiv verwalten können.
  • Sie möchten Ihre ML-Modelle effizienter und skalierbarer gestalten.
  • Sie möchten mehr über die Konzepte von Kubernetes wie Pods, Deployments und Services lernen.
  • Sie möchten lernen, wie Sie Kubernetes für die Skalierung und Hochverfügbarkeit Ihrer ML Workloads nutzen können.
Course outline
  • Einführung in Kubernetes für ML-Workloads
  • Installation und Konfiguration von Kubernetes
  • Kubernetes-Ressourcen für Machine Learning
  • Skalierung und Ressourcenverwaltung
  • Automatisierung von ML-Workloads mit Kubernetes
  • Überwachung und Logging in Kubernetes
  • Sicherheit in Kubernetes für ML-Anwendungen
  • Bereitstellung von Modellen in Kubernetes
  • Optimierung von ML-Workloads in Kubernetes
  • Kubernetes-Cluster-Management
  • Integration von Datenbanken in Kubernetes
  • Continuous Integration/Continuous Deployment für ML-Modelle
  • Netzwerkkonfiguration in Kubernetes
  • Anwendungsbeispiele und Best Practices
  • Zukunftstrends und Entwicklungen in Kubernetes für ML-Workloads
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