Pipelines de ML na nuvem com a IA da Vertex

No mundo da IA moderna, construir um modelo é apenas o primeiro passo; o verdadeiro desafio está em automatizar e dimensionar todo o ciclo de vida. A transição de experimentos manuais em notebooks para fluxos de trabalho robustos e automatizados é essencial para qualquer aspirante a engenheiro de machine learning. Este curso somente de texto orienta você pelos conceitos fundamentais das Operações de Machine Learning (MLOps) e mostra como projetar, criar e executar pipelines de ML prontos para produção na nuvem. Você aprenderá a automatizar a preparação de dados, o treinamento de modelos, a avaliação e a implantação usando serviços de nuvem modernos. O que você aprenderá: • Entenda os princípios básicos de MLOps e orquestração de pipeline • Configure a ingestão de dados e os componentes de pré-processamento usando ferramentas padrão na nuvem • Crie pipelines de treinamento automatizados com Vertex AI e Kubeflow • Implante modelos treinados em endpoints escaláveis para atendimento em tempo real • Implemente monitoramento e metadados de pipelines • Aplique práticas modernas de CI/CD para automatizar a execução e as atualizações do pipeline. Você começará com a terminologia básica de pipelines de machine learning e explorará passo a passo a arquitetura de pipeline, o design de componentes e a implantação do orquestrador. As lições escritas fornecem clareza conceitual e exemplos práticos de configuração para ajudá-lo a construir seu primeiro fluxo de trabalho automatizado. Este curso foi projetado para cientistas de dados iniciantes, engenheiros de software e entusiastas da nuvem que desejam aprender o básico dos MLOps. Nenhuma experiência prévia em engenharia de pipeline é necessária, embora uma compreensão básica do Python seja útil. Comece a ler hoje mesmo para dominar os fundamentos da automação de ML baseada na nuvem.