Введение в MLOps: создание и развертывание конвейеров с помощью Azure.

Многие модели машинного обучения так и не выходят за рамки экспериментальной фазы, поскольку для их внедрения в производство требуется систематический, автоматизированный подход. Этот курс познакомит вас с MLOps — важнейшей дисциплиной, объединяющей разработку и эксплуатацию моделей машинного обучения для создания надежных и масштабируемых моделей в реальных условиях. Благодаря этому всеобъемлющему руководству вы перейдете от ручного обучения моделей к проектированию автоматизированных, готовых к производству рабочих процессов. Вы поймете, как применять принципы DevOps в области науки о данных, обеспечивая автоматизированное тестирование, непрерывную интеграцию и систематическое развертывание моделей. Что вы узнаете: - Поймете основные концепции MLOps, включая уровни зрелости, фазы жизненного цикла и проблемы традиционного развертывания моделей машинного обучения. - Разработаете конвейеры непрерывной интеграции (CI) и непрерывной доставки (CD), специально адаптированные для рабочих процессов машинного обучения. - Настроите циклы непрерывного обучения (CT) для автоматического переобучения моделей при поступлении новых данных. - Примените концепции Azure Machine Learning и Azure DevOps для организации сквозных конвейеров машинного обучения. - Мониторинг развернутых моделей в производственной среде с использованием стратегий обнаружения отклонений и отслеживания производительности для обеспечения долгосрочной надежности. Вы начнете с изучения фундаментальной терминологии MLOps и архитектурных принципов, а затем перейдете к пошаговым письменным руководствам по настройке конвейеров. Материал охватывает все аспекты, от версионирования данных и моделей до автоматизации развертывания и настройки мониторинга в производственной среде. Этот курс предназначен для начинающих инженеров машинного обучения, специалистов по обработке данных и разработчиков, которые только начинают работать в сфере эксплуатации и хотят заложить прочную основу. Предварительный опыт DevOps не требуется, поскольку мы начинаем с самых основ конвейеров и автоматизации. Начните читать сегодня, чтобы освоить рабочие процессы, которые позволяют запускать модели машинного обучения в производственной среде.