Orchestrazione del Workflow ML con Vertex AI Pipelines

Scalare il machine learning da un notebook locale a una pipeline di produzione affidabile e ripetibile è una delle maggiori sfide nell'AI moderna. Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di automazione e gestione dei tuoi workflow ML utilizzando Vertex AI Pipelines. Passerete dall'addestramento manuale del modello a pipeline MLOps completamente orchestrate, scoprendo come connettere l'ingestione dei dati, la pre-elaborazione, l'addestramento e la distribuzione in un sistema coeso e automatizzato che garantisce riproducibilità e tracciabilità. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di MLOps e i principali fattori aziendali alla base dell'orchestrazione delle pipeline. - Costruire componenti di pipeline riutilizzabili utilizzando moderni SDK basati su Python. - Tracciare metriche della pipeline, parametri e la provenienza degli artefatti per una completa auditabilità del modello. - Configurare trigger automatizzati e integrare le pratiche CI/CD nei tuoi workflow di machine learning. - Distribuire modelli addestrati a endpoint di previsione come parte di una pipeline senza interruzioni. Questo corso inizia con la terminologia essenziale, i concetti di base e le definizioni fondamentali dell'architettura delle pipeline prima di passare a guide scritte passo-passo ed esempi di configurazione. Lavorerai attraverso scenari pratici, leggendo chiare spiegazioni delle definizioni delle pipeline e praticando con esercizi scritti strutturati. Questo corso è progettato per data scientist, ingegneri ML e sviluppatori che sono nuovi all'orchestrazione delle pipeline. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con MLOps basato su cloud, rendendolo il punto di partenza perfetto per i principianti. Inizia a leggere oggi per portare automazione e affidabilità ai tuoi workflow di machine learning.