Kubernetes ML - 핸즈온

안녕하세요. 이번 “Open Infrastructure & Cloud Native Days Korea 2019”에서 “How to scale your ML job with Kubernetes”라는 주제로 핸즈온 워크샵을 진행하였습니다.

해당 워크샵은 제가 지금까지 블로깅한 글을 바탕으로 준비한 워크샵입니다.

아래의 내용은 워크샵에 대한 간단한 설명입니다.

How to scale your ML job with Kubernetes

  • 내용: 데이터과학자, 분석가 입장에서 조금 더 편리하게 기계학습을 실험해 보고 여러 서버에 걸쳐서 손쉽게 기계학습 잡을 확장시키는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
  • 워크샵 소요시간: 2시간~2시간30분
  • 준비 사항: AWS or GCP 계정
  • 난이도: 중
  • 대상 청중
    • 쿠버네티스를 활용하여 ML job 실행에 관심 있으신 분
    • Kubernetes 기본 지식(pod, job 등)
    • Job, Argo workflow 등을 실습할 예정입니다.
    • 이미 kubeflow 등 쿠버네티스를 이용한 ML툴을 사용해 보신 분들한테는 쉬울 수 있습니다.
워크샵 순서
  1. Why Kubernetes? (간략 소개)
  2. Provisioning K8S (on AWS / GCP)
  3. How to scale your ML job (핸즈온)

아래의 핸즈온 워크샵 git repository를 가시면 직접 핸즈온 실습을 진행하실 수 있습니다.