Hướng dẫn MLOps cho mọi người (tiếng Hàn)

• Tài liệu hướng dẫn dành cho những ai muốn học MLOps nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu

• Là tài liệu mã nguồn mở (MIT) nên ai cũng có thể tham gia

Giới thiệu

1. MLOps là gì?

2. Các thành phần của MLOps

3. Vì sao là Kubernetes?

Thiết lập Kubernetes

1. Giới thiệu

2. Thiết lập Kubernetes

3. Cài đặt các thành phần cần thiết

4.1. Cài đặt Kubernetes - K3s

4.2. Cài đặt Kubernetes - Minikube

4.3. Cài đặt Kubernetes - Kubeadm

5. Cài đặt các module Kubernetes

6. (Tùy chọn) Thiết lập GPU

Thiết lập các thành phần

1. Kubeflow

2. MLflow Tracking Server

3. Seldon-Core

4. Prometheus & Grafana

Hướng dẫn UI Kubeflow

1. Central Dashboard

2. Notebooks

3. Tensorboards

4. Volumes

5. Experiments(AutoML)

6. Liên quan đến Kubeflow Pipeline

Kubeflow

1. Giới thiệu về Kubeflow

2. Các khái niệm của Kubeflow

3. Cài đặt yêu cầu

4. Component - Viết

5. Pipeline - Viết

6. Pipeline - Tải lên

7. Pipeline - Chạy

8. Component - InputPath/OutputPath

9. Component - Environment

10. Pipeline - Thiết lập

11. Kết quả chạy Pipeline

12. Component - MLFlow

13. Component - Gỡ lỗi

Triển khai API

1. Triển khai API là gì?

2. Triển khai SeldonDeployment

3. Giám sát Seldon

4. Các trường của Seldon

5. Model từ MLflow

6. Nhiều model

• Những nội dung chưa đề cập

• Cài đặt môi trường ảo Python