Schöne neue Container-Tools

Sind das Dockerfile und der Docker Daemon bereits veraltet?

Tatsächlich gibt es einige neue vielversprechende Werkzeuge: Die GraalVM erstellt aus Java-Bytecode kleine Binärdateien, Buildah erstellt OCI-konforme Container-Images ganz ohne Docker und gVisor schützt den Linux-Kernel durch das Ausführen von Containern in einer echten Sandbox.

Welche Probleme beheben diese Tools? Lohnt sich deren Einsatz? Was ist dabei zu beachten?

Vorkenntnisse

* Die Teilnehmer sollten mit dem Bau von Docker-Images vertraut sein.

Lernziele

* Lernziel ist, dass es neben Docker und seinem Daemon zahlreiche andere Tools gibt, deren Einsatz sich speziell im Kubernetes-Umfeld (aber nicht nur dort) lohnt.

 

Agenda

ab 8.30 Uhr Registrierung und Begrüßungskaffee

9.30 Uhr Beginn

Intro

Machine Learning

  • Was ist Machine Learning?
  • Der typische ML Workflow
  • Was sind neuronale Netze?
  • Jupyter Lab mit Python
  • Eine Einführung in TensorFlow
  • Keras als High-Level API für TensorFlow

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Datengeneratoren
  • Datasets explorativ analysieren
  • Hold-Out vs. Cross Validation

11.00 - 11.15 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Feed-Forward Netzarchitektur
  • Convolutional Neural Networks als Deep Learning Ansatz
  • Evaluation und Visualisierung des Modells

12.30 - 13.30 Uhr: Mittagspause

Pipelines mit Luigi

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

Praxisteil: Den Keras-Workflow mit Luigi implementieren

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

15.30 - 15.45 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: TensorFlow-Serving

  • Übersicht über TensorFlow-Serving
  • Ladestrategien konfigurieren
  • Deployment des Modells

ca. 17.00 Uhr: Ende

 

Referent

 

Christopher Schmidt Christopher Schmidt ist Senior-Berater bei der INNOQ Schweiz GmbH und seit mehr als 20 Jahren in der Softwareentwicklung zuhause. In dieser Zeit hat er in unterschiedlichen Rollen zahlreiche Software- und Modernisierungsprojekte erfolgreich in Produktion gebracht. Christophers Fokus sind aktuelle Front-/Backend-Technologien und hochskalierbare Architekturen. Seine Leidenschaft gehört NoSQL und Kubernetes.

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