Sistemi di Machine Learning in Produzione su GCP

Spostare un modello di machine learning da un notebook locale a un ambiente di produzione affidabile richiede un insieme distinto di competenze ingegneristiche. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i modelli architettonici essenziali e gli strumenti necessari per costruire, distribuire e monitorare pipeline ML scalabili su GCP. Passerete dall'addestramento di modelli isolati alla costruzione di sistemi ML completamente automatizzati e pronti per la produzione. Leggendo le nostre spiegazioni dettagliate e analizzando esempi di codice strutturati, capirete come gestire le pipeline di dati, orchestrare i flussi di lavoro e mantenere le prestazioni del modello nel tempo. Cosa imparerai: 1. Comprendere i concetti fondamentali di MLOps e l'architettura dei sistemi di produzione. 2. Costruire pipeline ML automatizzate per orchestrare l'ingestione dei dati, l'addestramento e la distribuzione. 3. Configurare i componenti di serving del modello per previsioni a bassa latenza e ad alto throughput. 4. Implementare il monitoraggio continuo per rilevare la deriva dei dati e il degrado delle prestazioni del modello. 5. Applicare le moderne pratiche CI/CD specificamente adattate ai flussi di lavoro di machine learning. 6. Esplorare i moderni database vettoriali e i modelli di generazione aumentata dal recupero in produzione. Il corso inizia con la terminologia essenziale e l'architettura di base dei sistemi di produzione prima di passare alla configurazione delle pipeline e alle strategie di monitoraggio. Si conclude con una guida pratica sulla manutenzione della salute del sistema e sulla scalabilità della tua infrastruttura. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri ML, data scientist e sviluppatori software che desiderano passare all'ingegneria a livello di produzione, senza richiedere alcuna precedente esperienza avanzata nel cloud. Inizia oggi stesso a costruire sistemi di machine learning affidabili e automatizzati sul cloud.