succw / kubeflow101

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第一部分: IT两大高速火车头:云计算和机器学习

第1章 Kubernetes和云计算

1.1. 云计算高速列车

1.2. 虚拟化技术让云轻盈落地

1.3. Kubernetes概述与基本玩法

第2章 机器学习

2.1. 机器学习的又一次冲击波

2.2. 机器学习在生活中的应用

2.3. 机器学习主流框架

2.4. 来一盘简单好玩的栗子

第二部分: Kubeflow 连接云计算和机器学习的桥梁

第3章 Kubeflow的概述和部署

3.1. Kubeflow是什么？

3.2. Kubeflow的前世今生

3.3. Kubeflow的部署与安装

3.4. Kubeflow的Hello world

第4章 Jupyter的新玩法Jupyter Hub

4.1. 从Jupyter notebook说起

4.2. Jupyter hub的部署与运行

4.3. Jupyter hub的实际应用

第5章 Kubeflow Pipelines流水线式的机器学习

5.1. Kubeflow Pipelines是什么？

5.2. Kubeflow Pipelines的基本概念

5.3. 动手构建自己的Pipielines

5.4. Kubeflow Pipelines的实际应用

第6章 Kubeflow katib超参调优终结者

6.1. Kubeflow katib简述

6.2. Katib的原理和工作流程

6.3. Katib的应用实例

第7章 Kubeflow operator定义自己的资源类型

7.1. tf-operator

7.2. pytorch-operator

7.3. mpi-operator

7.4. caffe2-operator

7.5. CRD的检测

第8章 KFServing解决机器学习最后一公里

8.1. KFServing简介

8.2. FServing构架

8.3. KFServing源码分析

8.4. KFServing SDK

8.5. KFServing实际应用

第9章 Kubeflow Faring

9.1. Faring简介

9.2. Faring构架

9.3. Faring源码分析

9.5. Faring实际应用

第10章 Kubeflow Metadata

10.1. Metadata简介

10.2. Metadata构架

10.3. Metadata源码分析

10.5. Metadata实际应用

第11章 Kubeflow manifests

11.1. manifests简介

11.2. manifests构架

11.3. manifests分析

第12章 kfctl

12.1. kfctl简介

12.2. kfctl构架

12.3. kfctl应用

第13章 Kubeflow seldon解决机器学习最后一公里

13.1. 什么是Seldon?

13.2. Seldon的原理

13.3. Seldon的应用实例

第14章 Istio的集成

14.4. 什么是Istio

14.5. Istio的原理和工作流程

14.6. Istio的应用实例

第15章 Kubebench机器学习哪家强

15.1. 先从benchmark说起

15.2. Kubebench的部署

15.3. Kubebench的运行与结果

第三部分: Kubeflow应用篇

第16章 基于Kubeflow的AI Hub

16.1. 机器学习应用的新模式

16.2. AI Hub模式

16.3. Model Hub模式

第17章 Kubeflow的应用

17.1. 基于Kubeflow进行图像模糊处理

17.2. 基于Kubeflow智能检测高速违章车辆

17.3. 基于Kubeflow进行物体的自动识别

第18章 Kubeflow的展望