Écosystème Kubeflow : Quelle est la prochaine étape pour l'IA/ML cloud native et LLMOps?

Aperçu

Programme

• Introduction au cours
Aperçu de Kubeflow et Kubernetes
Objectifs et résultats du cours
• Module 1 : Fondations de Kubeflow
Architecture et composants de Kubeflow
Installation de Kubeflow sur Kubernetes
• Module 2 : Kubeflow pour l'apprentissage automatique
Pipelines ML de bout en bout avec Kubeflow
Entraînement et évaluation de modèles dans Kubeflow
Déploiement et surveillance des modèles ML
• Module 3 : Introduction aux LLMOps
Définition des LLMOps et leur importance
Défis clés dans la gestion des grands modèles de langage
• Module 4 : Adaptation de Kubeflow pour les LLMOps
Intégration des flux de travail LLM dans Kubeflow
Outils et techniques pour le passage à l'échelle des LLMOps
Gestion des ressources et optimisation des performances
• Module 5 : Défis dans le déploiement de GenAI
Considérations sur la confidentialité et la sécurité des données
Résolution des goulots d'étranglement de l'infrastructure
Garantie de la robustesse et de la fiabilité des modèles
• Module 6 : Feuille de route pour l'infrastructure ML de nouvelle génération
Tendances émergentes dans l'IA/ML cloud native
Améliorations futures et fonctionnalités de Kubeflow
Préparation pour un écosystème ML modulaire et extensible
• Ateliers pratiques et études de cas
Ateliers pratiques déployant des modèles ML avec Kubeflow
Études de cas sur la mise en œuvre réussie des LLMOps
• Conclusion du cours
Récapitulation des apprentissages clés
Discussion sur les orientations futures dans le ML cloud native et les LLMOps
• Ressources supplémentaires
Lectures recommandées et documentation
Forums communautaires et canaux de support
• Évaluation finale
Vérification des connaissances et enquête de retour sur le cours

---

Matières

Computer Science