Surveillance AppDynamics pour les applications d'apprentissage automatique

Le déploiement de modèles d'apprentissage automatique en production n'est que la première étape ; maintenir leur santé, leurs performances et leur précision en temps réel est là où le véritable défi commence. Ce cours textuel vous initie aux éléments essentiels de la surveillance des performances des applications à l'aide d'AppDynamics, spécifiquement adapté aux flux de travail d'apprentissage automatique. Vous passerez de la compréhension des concepts de base de la surveillance au suivi actif de la santé du système, à la détection de la dérive des données et au diagnostic des goulots d'étranglement des performances dans les pipelines d'apprentissage automatique en direct. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de l'APM et comment AppDynamics s'intègre dans les pipelines MLOps modernes. - Configurer des bases de référence de performances pour détecter les anomalies et les problèmes de latence dans les prédictions de modèles. - Surveiller l'utilisation des ressources système, y compris le CPU, la mémoire et les appels de base de données pour les services ML. - Suivre les métriques clés spécifiques au ML telles que la dérive des données, la dégradation des modèles et la latence d'inférence. - Analyser les instantanés de transactions pour dépanner les requêtes API lentes et les exécutions de modèles défaillantes. - Configurer des alertes et des règles de santé pour identifier de manière proactive les problèmes de production avant qu'ils n'affectent les utilisateurs. Le cours commence par la terminologie essentielle et les bases de la surveillance des performances des applications, avant de vous guider à travers des scénarios pratiques pour configurer des tableaux de bord, analyser des métriques et dépanner des systèmes ML. Conçu pour les data scientists débutants, les ingénieurs logiciels et les professionnels MLOps aspirants, ce guide ne nécessite aucune expérience préalable d'AppDynamics. Commencez à lire dès aujourd'hui pour créer des déploiements d'apprentissage automatique fiables et performants.