MLOps в облаке. Как установить и настроить Kubeflow

MLOps — современный подход к автоматизации работы аналитика данных. С ним легко эффективно выстроить процессы работы с технологиями машинного обучения. На вебинаре рассказали как установить Kuberflow и с его помощью создавать индивидуальное тестовое окружение: с гибкой настройкой, используя Docker и Kubernetes, — а также решить проблему воспроизводимости экспериментов. Что такое MLOps - 0:03 Что такое Kubeflow - 2:18 Что еще умеет Kubeflow - 5:33 Цели и задачи вебинара - 8:05 Этапы вебинара - 8:56 О рипозитории - 9:38 Создание кластера Kubernetes, подготовка к установке Istio и Kubeflow - 10:47 Запуск Kubeflow и JupiterHub - 24:33 Обучаем и публикуем тестовую модель - 30:09 О Kubernetes-сообществе - 47:34 Вопрос-ответ - 47:51 Здесь вы найдете репозиторий, чтобы повторить все действия спикера: Темы: Kubernetes, Машинное обучение, Kubeflow, Machine Learning #docker