MLOps dan Pipeline Orchestration di Platform Awan

Transisi model machine learning dari skrip lokal ke lingkungan produksi yang dapat diandalkan memerlukan lebih dari sekedar kode; hal ini memerlukan kerangka operasional yang kuat. Kursus ini memberikan cara yang jelas untuk memahami cara mengelola seluruh siklus hidup proyek AI menggunakan alat cloud modern. Anda akan belajar untuk menjembatani kesenjangan antara ilmu data dan rekayasa perangkat lunak dengan menerapkan aliran kerja otomatis yang memastikan model Anda tetap akurat dan efisien di dunia nyata. Dengan mengikuti panduan tertulis ini, Anda akan memperoleh keterampilan untuk mengubah eksperimen manual menjadi sistem otomatis yang dapat disesuaikan. * Mengerti terminologi dasar dan pola arsitektur MLOps. * Membuat pipa otomatis untuk pemrosesan data, pelatihan model, dan peluncuran. * Menerapkan strategi manajemen fitur untuk memastikan konsistensi data di seluruh lingkungan. * Monitor kinerja model dalam produksi untuk mendeteksi dan menangani data drift. * Terapkan prinsip LLMOps untuk mengelola dan memperbesar aplikasi AI generatif. * Praktik kontrol versi untuk kedua kode dan dataset untuk memastikan reproduksi. Dimulai dengan konsep dasar integrasi dan pengiriman terus-menerus untuk machine learning, konten hanya-teks memandu Anda melalui kompleksitas fitur toko, model register, dan pelatihan ulang otomatis. Anda akan membaca penjelasan rinci dan menganalisis potongan kode yang dirancang untuk mencerminkan skenario produksi dunia nyata. Kursus ini dirancang untuk pemula yang ingin memasuki bidang infrastruktur AI. Tidak diperlukan pengalaman cloud sebelumnya, meskipun keakraban dasar dengan konsep data akan membantu. Mulai perjalanan Anda ke operasi machine learning profesional hari ini.