Fondamenti di MLOps: Pipeline Automatizzate con Kubernetes e Strumenti Cloud

Scalare il machine learning da un notebook a un ambiente di produzione richiede più che semplice codice; richiede un robusto framework operativo. Questo corso fornisce un percorso chiaro per coloro che desiderano colmare il divario tra la scienza dei dati e l'ingegneria del software affidabile. Imparerai come trasformare modelli statici in servizi scalabili e automatizzati in grado di gestire le esigenze dei dati del mondo reale. Alla fine di questo corso, sarai in grado di progettare e mantenere workflow MLOps end-to-end utilizzando strumenti standard del settore. Passerete dalla comprensione del versioning di base all'implementazione di complesse strategie di orchestrazione di container e integrazione continua. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali di MLOps e il ciclo di vita del machine learning di livello produttivo. - Gestire il versioning di dati e codice utilizzando DVC e Git per garantire la riproducibilità del progetto. - Automatizzare i workflow di addestramento e distribuzione dei modelli con strumenti CI/CD come Jenkins e GitHub Actions. - Containerizzare le applicazioni di machine learning con Docker e orchestrarle utilizzando Kubernetes. - Tracciare gli esperimenti e gestire le versioni dei modelli con MLFlow e registri centralizzati. - Monitorare le prestazioni dei modelli e rilevare il data drift utilizzando Prometheus e Grafana. - Applicare pattern MLOps moderni, inclusa l'osservabilità LLM di base e la gestione dei dati vettoriali. Il corso inizia con definizioni fondamentali e terminologia chiave prima di guidarti attraverso l'applicazione pratica di automazione, containerizzazione e monitoraggio. Lavorerai su spiegazioni scritte ed esercizi basati su codice che simulano scenari di produzione reali. Questo corso è progettato per principianti in data science, ingegneria del software o DevOps che desiderano apprendere il lato operativo del machine learning. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con gli strumenti MLOps. Inizia oggi stesso a costruire un'infrastruttura di machine learning scalabile e affidabile.