MLOps Foundations dengan MLflow dan Hugging Face

Ketika machine learning beralih dari penelitian ke produksi, kemampuan untuk melacak, mengelola, dan menerapkan model secara efisien kini menjadi keterampilan penting. Kursus ini memberikan jalan yang jelas bagi pemula untuk memahami sisi operasional machine learning dengan menggunakan dua alat yang paling berpengaruh di bidang ini. Anda akan berpindah dari menjalankan skrip terisolasi ke mengelola siklus hidup pembelajaran mesin profesional dengan percaya diri. Melalui pelajaran berbasis teks yang terstruktur, Anda akan belajar bagaimana mempertahankan reproduksi, versi model Anda, dan berkolaborasi secara efektif menggunakan pola MLOps modern. * Mengerti prinsip inti dari MLOps dan pentingnya eksperimen tracking * Konfigurasi MLflow untuk log parameter, metrik, dan artefak untuk hasil yang dapat direproduksi * Mengurus siklus hidup model menggunakan model registrasi terpusat untuk kontrol versi * Temukan Hugging Face Hub untuk menemukan, menggunakan, dan berbagi model dan dataset yang sudah dilatih * Terapkan praktik terbaik untuk mengatur proyek machine learning untuk memastikan skalabilitas * Integrasi model tracking ke dalam workflow Python yang ada untuk observabilitas yang lebih baik Kursus ini dimulai dengan terminologi penting dan konsep dasar di balik MLOps sebelum pindah ke implementasi praktis dari pelacakan dan manajemen repositori. Anda akan berkembang dari eksperimen dasar log ke model versi dan interaksi repository melalui penjelasan tertulis yang rinci dan contoh kode. Kursus ini dirancang untuk pemula dalam ilmu data dan machine learning yang ingin belajar sisi operasional dari bidang; tidak ada pengalaman sebelumnya dengan alat MLOps diperlukan. Mulailah membangun aliran kerja machine learning yang lebih profesional dan dapat direproduksi hari ini.