MLOps Foundations: Bereitstellen und Skalieren von Machine Learning-Pipelines

Die Migration eines maschinellen Lernmodells von einem lokalen Notebook in eine zuverlässige Produktionsumgebung ist eine der größten Herausforderungen in der modernen Softwareentwicklung.In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie die Lücke zwischen Datenwissenschaftsexperimenten und robustem Betriebstechnik überbrücken. Durch klare, schrittweise schriftliche Erläuterungen und praktische Konfigurationsübungen entwickeln Sie die Fähigkeiten, skalierbare Machine Learning-Pipelines zu erstellen, bereitzustellen und zu warten. Sie werden vom Schreiben isolierter Trainingsskripts zum Entwerfen robuster Systeme übergehen, die Modelle in realen Umgebungen automatisch testen, bereitstellen und überwachen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Unterschiede zwischen traditionellem DevOps und dem MLOps-Lebenszyklus. - Containerisieren Sie Machine-Learning-Anwendungen mit Docker für eine konsistente Umgebungsbereitstellung. - Konfigurieren Sie automatisierte CI / CD-Pipelines, um Modellupdates nahtlos zu validieren und bereitzustellen. - Überwachen Sie Produktionsmodelle auf Leistungsabfall, Datendrift und Systemzustand. - Orchestrieren Sie skalierbare ML-Workloads mit Kubernetes und Cloud-Infrastruktur. - Wenden Sie moderne LLMOps-Konzepte an, um große Sprachmodell-Workflows zu verwalten und zu operationalisieren. Sie lernen, wie Sie die Konfiguration von AWS CloudForms in der Praxis anwenden, Bereitstellungsmuster analysieren und Automatisierungsskripte schreiben, um die Zuverlässigkeit in der realen Welt zu gewährleisten. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende ML-Ingenieure, Data Scientists und Softwareentwickler, die noch nicht mit operativen Workflows vertraut sind.Keine vorherige DevOps-Erfahrung ist erforderlich, da wir mit der grundlegenden Terminologie und den grundlegendsten Konzepten beginnen, bevor wir zu Bereitstellungsarchitekturen übergehen. Erstellen Sie noch heute zuverlässige, automatisierte Machine-Learning-Pipelines.