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Módulo 7: Kubernetes para ML

🎯 Objetivos de Aprendizagem​

  • Compreender os fundamentos do Kubernetes (Pods, Deployments, Services)
  • Fazer o deploy de workloads de ML com Kubeflow
  • Escalar aplicações de ML com autoscaling e agendamento de GPU

📚 Conteúdo do Módulo​

Capítulo 1: Fundamentos do Kubernetes​

Pods, deployments, services, configmaps, secrets, gerenciamento de recursos.

Capítulo 2: Kubeflow​

Componentes do Kubeflow, pipelines, Katib para ajuste de hiperparâmetros, KFServing.

Capítulo 3: Escalando Workloads de ML​

Autoscaling horizontal de pods, agendamento de GPU, node pools, nós spot/preemptíveis.

🚀 Vamos Começar!​

Comece pelo Capítulo 1: Fundamentos do Kubernetes.