Podstawy MLOps: zautomatyzowane potoki z Kubernetes i narzędziami chmurowymi

Skalowanie uczenia maszynowego z notebooka do środowiska produkcyjnego wymaga czegoś więcej niż tylko kodu; wymaga solidnych ram operacyjnych.Ten kurs zapewnia wyraźną ścieżkę dla tych, którzy chcą wypełnić lukę między nauką o danych a niezawodną inżynierią oprogramowania. Dowiesz się, jak przekształcić modele statyczne w skalowalne, zautomatyzowane usługi, które mogą obsługiwać rzeczywiste wymagania dotyczące danych. Pod koniec tego kursu będziesz w stanie zaprojektować i utrzymać kompleksowe przepływy pracy MLOps za pomocą standardowych narzędzi branżowych.Przejdziesz od zrozumienia podstawowego wersjonowania do wdrożenia złożonej orkiestracji kontenerów i strategii ciągłej integracji. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zasady MLOps i cykl życia uczenia maszynowego klasy produkcyjnej. - Zarządzaj wersjami danych i kodu za pomocą DVC i Git, aby zapewnić powtarzalność projektu. - Zautomatyzuj przepływy pracy związane z szkoleniem i wdrażaniem modeli za pomocą narzędzi CI / CD, takich jak Jenkins i GitHub Actions. - Konteneryzuj aplikacje uczenia maszynowego za pomocą Docker i organizuj je za pomoca Kubernetes. - Śledź eksperymenty i zarządzaj wersjami modelu za pomocą MLFlow i scentralizowanych rejestrów. - Monitoruj wydajność modelu i wykrywaj dryf danych za pomocą Prometheus i Grafana. - Zastosuj nowoczesne wzorce MLOps, w tym podstawową obserwację LLM i zarządzanie danymi wektorowymi. Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji i kluczowej terminologii, a następnie przeprowadzi Cię przez praktyczne zastosowanie automatyzacji, konteneryzacji i monitorowania.Będziesz pracować poprzez pisemne wyjaśnienia i ćwiczenia oparte na kodzie, które symulują rzeczywiste scenariusze produkcyjne. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w dziedzinie nauki o danych, inżynierii oprogramowania lub DevOps, którzy chcą nauczyć się operacyjnej strony uczenia maszynowego.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z narzędziami MLOps. Zacznij budować skalowalną i niezawodną infrastrukturę uczenia maszynowego już dziś.