Podstawy MLOps: budowanie, wdrażanie i monitorowanie potoków produkcyjnych ML

Przejście modelu uczenia maszynowego z lokalnego notebooka do niezawodnego środowiska produkcyjnego wymaga czegoś więcej niż tylko dobrego kodu.Ten kurs wprowadza podstawowe zasady operacji uczenia się maszyn (MLOps), wypełniając lukę między nauką o danych a inżynierią systemów. Przejdziesz od trenowania odizolowanych modeli do budowania zautomatyzowanych, powtarzalnych potoków ML.Zrozumienie, jak systematycznie zarządzać kodem, danymi i modelami, pozwoli zdobyć umiejętności niezbędne do zapewnienia, że systemy uczenia maszynowego pozostaną dokładne, skalowalne i bezpieczne w produkcji. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje MLOps, cykle życia modelu oraz role naukowców zajmujących się danymi i inżynierów ML. - Twórz zautomatyzowane potoki uczenia maszynowego, aby usprawnić przygotowanie, szkolenie i ocenę danych. - Wdrażaj modele w środowiskach chmurowych przy użyciu skalowalnych architektur serwerowych i nowoczesnych punktów końcowych API. - Monitoruj wydajność modelu produkcyjnego, ustawiaj alerty i wykrywaj dryf danych i dryf koncepcyjny w czasie. - Wdrażaj praktyki ciągłej integracji i ciągłego dostarczania (CI / CD) specjalnie dostosowane do kodu uczenia maszynowego i śledzenia artefaktów. - Skonfiguruj strategie ciągłego przekwalifikowania, aby aktualizować modele bez ręcznej interwencji. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii MLOps i definicji cyklu życia, a następnie przeprowadzi Cię przez projektowanie rurociągów, strategie wdrażania i monitorowanie produkcji.Dowiesz się dzięki jasnym, pisemnym wyjaśnieniom i praktycznym fragmentom kodu zaprojektowanym do zastosowania w świecie rzeczywistym. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów ML, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy są nowicjuszami w operacjach i chcą zbudować solidne podstawy w produkcyjnych systemach ML.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w zakresie DevOps lub administracji chmurą. Zacznij czytać już dziś, aby opanować procesy pracy, które napędzają nowoczesne uczenie maszynowe produkcji.