Sistemas de Machine Learning en Producción con GCP

Mover un modelo de machine learning desde un notebook local a un entorno de producción confiable requiere un conjunto distinto de habilidades de ingeniería. Este curso basado en texto te guiará a través de los patrones arquitectónicos y herramientas esenciales necesarios para construir, implementar y monitorear pipelines de ML escalables en GCP. Pasarás de entrenar modelos aislados a construir sistemas de ML completamente automatizados y listos para producción. Al leer nuestras explicaciones detalladas y analizar ejemplos de código estructurados, comprenderás cómo gestionar pipelines de datos, orquestar flujos de trabajo y mantener el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo. Lo que aprenderás: 1. Comprender los conceptos fundamentales de MLOps y la arquitectura de sistemas de producción. 2. Construir pipelines de ML automatizados para orquestar la ingesta de datos, el entrenamiento y la implementación. 3. Configurar componentes de servicio de modelos para predicciones de baja latencia y alto rendimiento. 4. Implementar monitoreo continuo para detectar la deriva de datos y la degradación del rendimiento del modelo. 5. Aplicar prácticas modernas de CI/CD adaptadas específicamente para flujos de trabajo de machine learning. 6. Explorar bases de datos vectoriales modernas y patrones de generación aumentada por recuperación en producción. El curso comienza con la terminología esencial y la arquitectura central de los sistemas de producción antes de pasar a la configuración del pipeline y las estrategias de monitoreo. Concluye con orientación práctica sobre el mantenimiento de la salud del sistema y la escalabilidad de tu infraestructura. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores de software que desean hacer la transición a la ingeniería a nivel de producción, sin requerir experiencia previa avanzada en la nube. Comienza a construir sistemas de machine learning confiables y automatizados en la nube hoy mismo.