MLflow, PyTorch और TensorFlow के साथ डीप लर्निंग MLOps

जैसे-जैसे आप हाइपरपैरामीटर, न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर और ट्रेनिंग डेटासेट बदलते हैं, डीप लर्निंग प्रयोगों को प्रबंधित करना जल्दी ही कठिन हो सकता है। एक संरचित वर्कफ़्लो के बिना, यह ट्रैक करना लगभग असंभव है कि किस ट्रेनिंग रन ने सबसे अच्छा मॉडल तैयार किया। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपके डीप लर्निंग प्रोजेक्ट्स में व्यवस्था लाने के लिए MLflow का उपयोग करके MLOps की बुनियादी बातों के बारे में बताता है। आप सीखेंगे कि कैसे पैरामीटर, मेट्रिक्स और आर्टिफ़ैक्ट्स को व्यवस्थित रूप से लॉग किया जाए, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि आपके प्रयोग पूरी तरह से पुनरुत्पादक हैं और तैनाती के लिए तैयार हैं। आप क्या सीखेंगे: मुख्य MLOps अवधारणाओं को समझें और आधुनिक वर्कफ़्लो में प्रयोग ट्रैकिंग की भूमिका को जानें; हाइपरपैरामीटर, मेट्रिक्स और सिस्टम विवरण कैप्चर करने के लिए MLflow ट्रैकिंग कॉन्फ़िगर करें; ट्रेनिंग के दौरान PyTorch और TensorFlow मॉडल, पैरामीटर और लॉस कर्व लॉग करें; MLflow मॉडल रजिस्ट्री का उपयोग करके मॉडल संस्करणों और संक्रमणों का प्रबंधन करें; सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले न्यूरल नेटवर्क कॉन्फ़िगरेशन की पहचान करने के लिए विभिन्न ट्रेनिंग रनों की तुलना करें; डीप लर्निंग मॉडल को पैकेजिंग और तैनात करने के लिए आधुनिक सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करें। आप बुनियादी MLOps सिद्धांतों की खोज करके और अपने MLflow ट्रैकिंग वातावरण को स्थापित करके शुरुआत करेंगे। वहां से, आप PyTorch और TensorFlow स्क्रिप्ट को इंस्ट्रूमेंट करने, प्रयोगों को व्यवस्थित करने और वर्जन नियंत्रण के लिए मॉडल रजिस्ट्री का उपयोग करने की दिशा में आगे बढ़ेंगे। यह कोर्स शुरुआती डेटा वैज्ञानिकों, मशीन लर्निंग के शौकीनों और डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो बिना किसी पूर्व MLflow अनुभव के, मैन्युअल मॉडल ट्रेनिंग से संरचित वर्कफ़्लो में बदलना चाहते हैं। आज ही संगठित, पेशेवर और पुनरुत्पादक डीप लर्निंग पाइपलाइन बनाना शुरू करें।