Thiết kế hệ thống học máy sản xuất trên GCP

Chuyển đổi một mô hình học máy từ một máy tính bảng địa phương sang một hệ thống đáng tin cậy, cấp sản xuất đòi hỏi một sự thay đổi trong tư duy từ độ chính xác đơn giản đến khả năng mở rộng và thiết kế hệ thống. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách thiết kế và triển khai các hệ thống học máy mạnh mẽ, sẵn sàng sản xuất trên GCP. Bạn sẽ khám phá cách chuyển đổi từ mã thử nghiệm sang các đường ống tự động xử lý huấn luyện phân tán, suy luận thời gian thực, và giám sát hệ thống liên tục. Bạn sẽ học được: - Hiểu các mô hình kiến trúc cơ bản của hệ thống học máy sản xuất, bao gồm đào tạo tĩnh và động và suy luận. - Cấu hình các đường ống huấn luyện phân tán bằng TensorFlow và tận dụng các bộ tăng tốc phần cứng hiệu suất cao như TPU. - Thiết kế kiến trúc suy luận có thể mở rộng để phục vụ mô hình hiệu quả dưới các khối lượng công việc khác nhau. - Thực hiện các thực tiễn MLOps hiện đại, bao gồm dàn dựng đường ống cơ bản và giám sát mô hình cho dữ liệu trôi nổi. - Ứng dụng các thực tiễn tốt nhất cho quản lý tài nguyên, tối ưu hóa chi phí và độ tin cậy hệ thống trên GCP. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách nắm vững các khái niệm và từ vựng cốt lõi trước khi tiến tới các mô hình thiết kế cấu trúc, tính toán phân tán, và chiến lược phục vụ trực tiếp. Chương trình này được thiết kế cho các kỹ sư ML, nhà khoa học dữ liệu và kiến trúc sư đám mây tham vọng muốn xây dựng các hệ thống cấp sản xuất. Không cần kinh nghiệm DevOps tiên tiến, vì chúng tôi bắt đầu với các khái niệm cơ bản và xây dựng một cách có hệ thống. Bắt đầu đọc hôm nay để nối liền khoảng cách giữa học máy thử nghiệm và hệ thống sản xuất cấp doanh nghiệp.