顧客向けAI/データプラットフォーム実装のためのKubeflowとMLflow入門
KubeflowとMLflowを活用し、顧客のAI/データプラットフォームに機械学習ワークフローを実装・管理するための実践的なスキルを習得します。
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KubeflowとMLflowの基礎とMLOpsワークフロー
Unit 1: MLOpsとKubeflow/MLflowの概要
MLOpsとは?
KubeflowとMLflowの紹介
Kubernetesの基礎
Dockerの基礎
Unit 2: Kubeflow Pipelines入門
KFPの基本とコンポーネント
KFPでパイプライン作成
Unit 3: MLflow Trackingで実験管理
MLflow Trackingの基本
実験の記録と管理
モデル管理とエンドツーエンドパイプライン構築
Unit 1: MLflowによるモデル管理の基礎
MLflow Modelsとは?
モデルの保存とロード
Model Registry入門
モデルのバージョン管理
モデルのステージング
Unit 2: KubeflowとMLflowの連携
連携のメリットと課題
パイプライン構築の基本
顧客プラットフォームへの適用