На прошлой неделе мы провели третью встречу Наука о данных, машинное обучение и Kubeflow. Отдельное спасибо нашему спикеру Noelle Silver. В этом сообщении блога мы подведем итоги встречи и расскажем, что будет дальше. Ок, покопаемся.
Присоединяйтесь к Meetup рядом с вами
Пропустили Meetup на прошлой неделе? Не нужно страдать от FOMO. Вот список встреч, которые являются частью сети встреч «Наука о данных, машинное обучение и Kubeflow». Пожалуйста, присоединяйтесь к тому, который наиболее дружелюбен к вашему местоположению.
- "Афины"
- Остин
- Банглор
- Бостон
- "Чикаго"
- Лондон
- "Нью-Йорк"
- "Полуостров"
- "Сан-Франциско"
- Сиэтл
- "Кремниевая долина"
- "Торонто"
Присоединяйтесь к сообществу Kubeflow
- Вы заинтересованы в том, чтобы выступить на будущем Meetup?
- Ваша компания заинтересована в спонсорстве Meetup?
- Хотели бы вы стать соорганизатором местного Meetup?
Если вы ответили да на любой из вышеперечисленных вопросов, отправьте сообщение одному из организаторов/ведущих на Meetup.com или перейдите в Slack сообщества Kubeflow и напишите сообщение @Jimmy Guerrero.
Спасибо за голосование за вашу любимую благотворительность!
В беспрецедентных обстоятельствах, с которыми сталкивается наше глобальное сообщество, Arrikto ищет еще больше способов внести свой вклад. Имея это в виду, мы подумали, что вместо халявы мы могли бы дать участникам Meetup возможность проголосовать за свою любимую благотворительную организацию и помочь направить наши ежемесячные пожертвования на благотворительные цели. Благотворительная организация, победившая в голосовании на Meetup в этом месяце, называлась Врачи без границ, международная гуманитарная группа, занимающаяся оказанием медицинской помощи людям, попавшим в беду, в том числе жертвам политического насилия и стихийных бедствий. Мы рады сделать им пожертвование в размере 250 долларов от имени сообщества Kubeflow. Еще раз спасибо всем, кто пришел и проголосовал!
AI/ML в OpenShift: операционализация моделей в духе Red Hat
Специалисты по данным знают о проблемах масштабирования, воспроизводимости, работе с локальными и облачными хранилищами данных, а также о непоследовательных развертываниях в разных средах. В этом выступлении Ноэль Сильвер, специалист по искусственному интеллекту и машинному обучению в Red Hat, показывает нам, как открытый исходный код сыграл ключевую роль в решении этих проблем для гибкой разработки программного обеспечения, особенно с DevSecOps. Итак, как теперь мы можем начать применять эти знания к принципиальным практикам «управления эксплуатацией модели машинного обучения» в масштабе? Если вам интересно узнать, что именно влечет за собой «MLOps» и как его масштабировать, конвейер данных, построенный на облачных сервисах OpenShift для сокращения задержки вычислений и облегчения CI / CD для срочных изображений и диагностики ... это разговор для вас!
Введение в Kubeflow: рабочие процессы, центральная панель инструментов, надстройки
В этом импровизированном выступлении Джимми Герреро (вице-президент по связям с разработчиками в Arrikto) кратко описывает центральную панель инструментов Kubeflow, а также несколько надстроек, включая Kale и Rok.
Предстоящие ноябрьские и декабрьские встречи
Мы рады сообщить, что наши спикеры зарезервированы для следующих двух предстоящих встреч. Вот краткий предварительный просмотр.
2 декабря 2021 г.
- Istio Service Mesh 101 — Peter Jausovec (Tetrate.io)
- Оркестрация Apache Spark с Kubeflow на Kubernetes — Садик Бакиу (Data Max)
6 января 2022 г.
- Машинное обучение на основе сетевых графиков: сила соединения ваших данных — доктор Клэр Салливан (Neo4j)
- Представляем обучение и сертификацию «Kubeflow Academy» — Алекс Айдун (Arrikto)
Если вы новичок в Kubeflow — установите MiniKF
MiniKF — это самый простой способ начать работу с Kubeflow на выбранной вами платформе (AWS, GCP или локально).
Вот ссылки:
Начните работу с Kubeflow — практические руководства
Установили, но не знаете с чего начать? Начните с этих практических руководств по Kubeflow.
- Учебник 1: Сквозной рабочий процесс машинного обучения: от ноутбука до пайплайнов Kubeflow с MiniKF и Kale
- Учебник 2. Создание сквозного рабочего процесса машинного обучения: от ноутбука до настройки HP и конвейеров Kubeflow с помощью Kale
- Урок 3. Создайте конвейер машинного обучения с настройкой гиперпараметров и обслуживайте модель, начиная с блокнота
- Урок 4. Создайте рабочий процесс AutoML, начиная с блокнота
БЕСПЛАТНЫЕ курсы и сертификаты Kubeflow
Мы рады объявить о первом из нескольких бесплатных курсов Kubeflow под руководством инструктора и по запросу! Серия курсов Введение в Kubeflow начнется с основ, а затем перейдет к более глубокому изучению различных компонентов Kubeflow. Каждый курс будет проходить через Zoom с возможностью получить сертификат после успешной сдачи экзамена. Чтобы узнать больше, запишитесь на первый курс.
Надеемся увидеть вас на будущих встречах!
Первоначально опубликовано на https://www.arrikto.com 9 ноября 2021 г.