Конвейеры ML в облаке с помощью искусственного интеллекта Vertex

В мире современного ИИ создание модели – это только первый шаг; реальная проблема заключается в автоматизации и масштабировании всего жизненного цикла. Переход от ручных экспериментов в тетрадках к надежным автоматизированным рабочим процессам необходим любому начинающему инженеру машинного обучения. Этот курс, доступный только в текстовом формате, поможет вам освоить основные понятия операций машинного обучения (MLOps) и научиться разрабатывать, создавать и запускать готовые к производству конвейеры ML в облаке. Вы узнаете, как автоматизировать подготовку данных, обучение моделей, оценку и развертывание с использованием современных облачных сервисов. Что вы узнаете: • Понимание основных принципов MLOps и оркестрации конвейера • Настройка компонентов ввода и предварительной обработки данных с помощью стандартных облачных инструментов • Создание автоматизированных тренировочных конвейеров с помощьй Vertex AI и Kubeflow • Развертывание обученных моделей на масштабируемых конечных точках для обслуживания в реальном времени • Реализация мониторинга конвейерных и метаданных • Применение современных методов CI/CD для автоматизации выполнения конвейера и обновлений. Вы начнете с базовой терминологии конвейеров машинного обучения и постепенно изучите архитектуру конвейера, проектирование компонентов и развертывание оркестратора. Письменные уроки обеспечивают концептуальную ясность и практические примеры конфигурации, чтобы помочь вам построить свой первый автоматизированный рабочий процесс. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, инженеров программного обеспечения и энтузиастов облака, которые хотят узнать основы MLOps. Не требуется предыдущий опыт работы с конвейерами, хотя полезно иметь базовые знания Python. Начните читать уже сегодня, чтобы освоить основы автоматизации ML в облаке.