Автоматизация задач лазурного машинного обучения с действиями GitHub

Ручные рабочие процессы машинного обучения замедляют развертывание и вводят ошибки. Переход на автоматизированные операции MLOp гарантирует, что ваши модели будут обучаться, тестироваться и обновляться надежно каждый раз, когда ваш код изменяется. Этот текстовый курс поможет вам пройти процесс настройки автоматизированных конвейеров. Вы прочтете ясные объяснения, изучите структурированные конфигурации YAML и узнаете, как подключить ваше хранилище к облачным ресурсам, чтобы автоматически запускать тренировочные запуски. Что вы узнаете: - Понять основные принципы MLOps и основы автоматизации рабочих процессов - Настройка безопасных соединений между хранилищем и облачными средами с использованием современного управления учетными данными - Напишите рабочие процессы действий GitHub для автоматизации выполнения задач лазурного машинного обучения - Управление активами данных, средами и регистрацией моделей с помощью автоматизированных сценариев - Мониторинг состояния задания и обработка ошибок в конвейере непрерывной интеграции Начиная с основных терминов MLOps и настройки учетных данных, курс шаг за шагом продвигается через написание файлов рабочего процесса, настройку триггеров и управление выходами. Вы будете работать с письменными примерами и практическими фрагментами кода, чтобы построить функциональный конвейер автоматизации. Этот курс предназначен для ученых данных, разработчиков программного обеспечения и начинающих инженеров DevOps, которые впервые используют MLOps. Не требуется предыдущий опыт работы с автоматизированными конвейерами, хотя полезно иметь базовое понимание концепций машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы оптимизировать свои рабочие процессы машинного обучения с современными методами автоматизации.