Основы MLOps: Операционализация моделей машинного обучения

Многие модели машинного обучения никогда не выходят за пределы экспериментальной фазы, потому что их развертывание и обслуживание в производственной среде требует особого набора оперативных навыков. Этот текстовый курс соединяет науку о данных и разработку программного обеспечения, пошагово знакомя вас с процессом создания автоматизированных и надежных конвейеров для ваших моделей. Чтение четких объяснений, изучение примеров структурированного кода и выполнение письменных упражнений помогут вам научиться преобразовывать статические модели в устойчивые производственные службы. Что вы узнаете: - Понять основные принципы MLOps и весь жизненный цикл производственного машинного обучения. - Создание автоматизированных рабочих процессов для плавного перехода от обучения к развертыванию. - Настроить конвейеры CI / CD и автоматизированное тестирование, адаптированное для машинного обучения кода и проверки данных. - Контейнеризация моделей с использованием основных контейнеров для обеспечения последовательного выполнения в различных средах. - Создание основных возможностей для наблюдения и мониторинга в целях отслеживания дрейфа моделей и эффективности системы. - Примените современное управление упаковкой и зависимостями, чтобы сохранить ваш производственный код чистым и воспроизводимым. Вы начнете с основной терминологии MLOps и основных концепций, прежде чем перейти к поэтапной автоматизации, контейнеризации и тестированию. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, разработчиков программного обеспечения и начинающих инженеров ML, которые хотят узнать, как оперативно использовать модели без предварительного опыта DevOps. Начните изучать, как развертывать и управлять производственными моделями машинного обучения, уже сегодня.