Deep Learning MLOps dengan MLflow, PyTorch, dan TensorFlow

Mengelola eksperimen deep learning dapat dengan cepat menjadi kacau saat Anda mengubah hiperparameter, arsitektur neural network, dan dataset pelatihan. Tanpa alur kerja yang terstruktur, melacak pelatihan mana yang menghasilkan model terbaik hampir mustahil dilakukan. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui dasar-dasar MLOps menggunakan MLflow untuk menghadirkan keteraturan pada proyek deep learning Anda. Anda akan belajar cara mencatat parameter, metrik, dan artefak secara sistematis, memastikan eksperimen Anda sepenuhnya dapat direproduksi dan siap untuk deployment. Apa yang akan Anda pelajari: Memahami konsep inti MLOps dan peran pelacakan eksperimen dalam alur kerja modern; Mengonfigurasi pelacakan MLflow untuk menangkap hiperparameter, metrik, dan detail sistem; Mencatat model, parameter, dan kurva loss PyTorch dan TensorFlow selama pelatihan; Mengelola versi model dan transisi menggunakan MLflow Model Registry; Membandingkan berbagai run pelatihan untuk mengidentifikasi konfigurasi neural network berkinerja terbaik; Menerapkan praktik terbaik modern untuk memaketkan dan mendengkelkan model deep learning. Anda akan mulai dengan menjelajahi prinsip-prinsip dasar MLOps dan menyiapkan lingkungan pelacakan MLflow Anda. Dari sana, Anda akan beranjak ke instrumentasi skrip PyTorch dan TensorFlow, mengorganisasi eksperimen, dan memanfaatkan model registry untuk kontrol versi. Kursus ini dirancang untuk data scientist pemula, penggemar machine learning, dan developer yang ingin bertransisi dari pelatihan model manual ke alur kerja terstruktur, tanpa memerlukan pengalaman MLflow sebelumnya. Mulailah membangun pipeline deep learning yang terorganisasi, profesional, dan dapat direproduksi hari ini.