Dasar-Dasar MLOps: Mendeploy Model Machine Learning ke Produksi

Mentransisikan model machine learning dari notebook lokal ke lingkungan produksi yang andal memerlukan serangkaian keterampilan operasional yang kuat. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui prinsip-prinsip dasar MLOps, menjembatani kesenjangan antara data science dan software engineering. Di akhir kursus ini, Anda akan memahami cara mengotomatisasi, melacak, mendeploy, dan memantau model Anda menggunakan alat standar industri, memastikan sistem machine learning Anda dapat diskalakan, dapat direproduksi, dan aman. Apa yang akan Anda pelajari: - Memahami arsitektur inti MLOps dan siklus hidup sistem machine learning tingkat produksi. - Melacak eksperimen dan mengelola registri model secara sistematis menggunakan MLflow. - Membangun API yang ringan dan tangguh untuk penyajian model menggunakan FastAPI. - Melakukan kontainerisasi aplikasi machine learning dengan Docker untuk deployment yang konsisten di berbagai lingkungan. - Mengorkestrasi alur kerja dan mengotomatisasi pipeline data menggunakan Prefect. - Mengonfigurasi pemantauan dasar dan dasbor observabilitas dengan Grafana untuk melacak kinerja model. - Mendeploy model yang telah dikontainerisasi ke infrastruktur cloud menggunakan layanan AWS. Kursus ini dimulai dengan terminologi penting dan dasar-dasar struktural sebelum beralih ke panduan tertulis langkah demi langkah tentang kontainerisasi, pengembangan API, orkestrasi, dan deployment cloud. Anda akan membaca penjelasan komprehensif, menganalisis file konfigurasi siap produksi, dan menyelesaikan latihan tertulis praktis yang dirancang untuk memperkuat konsep dunia nyata. Kursus ini dirancang untuk calon ML engineer, data scientist, dan software developer yang baru mengenal MLOps dan ingin mempelajari praktik deployment dari awal. Tidak diperlukan pengalaman DevOps sebelumnya. Mulailah membaca hari ini untuk menguasai dasar-dasar operasi machine learning dan menghidupkan model Anda.