Создание конвейеров ML в Google Облаке

По мере перехода моделей машинного обучения от экспериментальных ноутбуков к производственной среде развертывание вручную быстро становится неустойчивым. Автоматизация этих рабочих процессов с помощью структурированных конвейеров является ключом к созданию надежных, повторяемых и масштабируемых систем ИИ. Этот курс, состоящий только из текста, поможет вам освоить основные понятия операций машинного обучения (MLOps) и облачной архитектуры конвейера. Вы приобретете навыки, необходимые для разработки, создания и управления надежными конвейерами машинного обучения, которые автоматизируют подготовку данных, обучение и развертывание моделей в облаке Google. Что вы узнаете: Понимание основных концепций MLOps и жизненного цикла автоматизированных конвейеров ML; Настройка поглощения данных, предварительной обработки и шагов обучения модели в качестве многоразовых компонентов конвейера; Развертывание и организация рабочих процессов с помощью конвейеры Vertex AI; Отслеживание метаданных конвейер, артефакты и историю выполнения для полной линейной видимости; Внедрение базовых принципов мониторинга и непрерывной интеграции моделей для систем ОБ. На этом курсе вы познакомитесь с основными терминами конвейера и настройкой облака, а также получите пошаговые письменные объяснения и практические фрагменты кода. Вы пройдете путь от простых локальных рабочих процессов до полностью автоматизированных облачных развертываний. Этот курс предназначен для начинающих инженеров ML, ученых данных и новичков облака, которые хотят перейти от статических сценариев к автоматизированным рабочим процессам. Не требуется предыдущий опыт работы в облаке. Начните читать сегодня, чтобы освоить основы облачных конвейеров ML.