Pipeline ML sul Cloud con Vertex AI

Nel mondo dell'IA moderna, costruire un modello è solo il primo passo; la vera sfida risiede nell'automatizzare e scalare l'intero ciclo di vita. Il passaggio da esperimenti manuali su notebook a flussi di lavoro robusti e automatizzati è essenziale per qualsiasi ingegnere di machine learning aspirante. Questo corso solo testuale ti guida attraverso i concetti fondamentali delle Machine Learning Operations (MLOps) e ti mostra come progettare, costruire ed eseguire pipeline ML pronte per la produzione sul Cloud. Imparerai come automatizzare la preparazione dei dati, l'addestramento del modello, la valutazione e il deployment utilizzando moderni servizi cloud. Cosa imparerai: • Comprendere i principi fondamentali di MLOps e dell'orchestrazione delle pipeline • Configurare i componenti di ingestione e pre-elaborazione dei dati utilizzando strumenti cloud standard • Costruire pipeline di addestramento automatizzate con Vertex AI e Kubeflow • Distribuire modelli addestrati su endpoint scalabili per il serving in tempo reale • Implementare il monitoraggio delle pipeline e il tracciamento dei metadati per garantire l'affidabilità del modello • Applicare le moderne pratiche CI/CD per automatizzare l'esecuzione e gli aggiornamenti delle pipeline. Inizierai con la terminologia di base delle pipeline di machine learning ed esplorerai passo dopo passo l'architettura delle pipeline, la progettazione dei componenti e il deployment dell'orchestratore. Le lezioni scritte forniscono chiarezza concettuale ed esempi di configurazione pratici per aiutarti a costruire il tuo primo flusso di lavoro automatizzato. Questo corso è progettato per data scientist principianti, ingegneri del software e appassionati di cloud che desiderano apprendere le basi di MLOps. Non è richiesta alcuna esperienza precedente nell'ingegneria delle pipeline, sebbene una conoscenza di base di Python sia utile. Inizia a leggere oggi per padroneggiare le basi dell'automazione ML basata su cloud.